Weblica: 시각적 웹 에이전트를 위한 확장 가능하고 재현 가능한 학습 환경

웹 환경은 복잡하고 끊임없이 변화하기 때문에 **시각적 웹 에이전트(Visual Web Agents)**를 위한 학습 데이터를 확장하는 데 어려움이 있습니다. 기존의 데이터 수집 방식은 오프라인 궤적을 통한 지도 미세 조정(SFT)이나 소수의 시뮬레이션 환경에 국한되어 웹의 다양성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있습니다.

이를 해결하기 위해 Weblica(Web Replica) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 다음과 같은 핵심 기술을 활용합니다.

• HTTP 레벨 캐싱: 상호작용 동작을 유지하면서도 안정적인 시각적 상태를 캡처하고 재현합니다.
• LLM 기반 환경 합성: 환경을 동적으로 생성하여 데이터의 다양성을 확보합니다.

Weblica는 이를 통해 연구자들이 웹의 복잡성을 극복하고, 보다 재현 가능하며 확장 가능한 환경에서 에이전트를 학습시킬 수 있도록 지원합니다.