AgentOccam：优化LLM网络智能体的新方法

伊利诺伊大学香槟分校和亚马逊的研究人员提出AgentOccam，通过优化行动/观测空间对齐，解决了大语言模型（LLM）在网络智能体应用中的局限性。AgentOccam减少了非必要的网络交互，精炼了观测空间，并引入了规划动作，使其在WebArena上的表现显著优于其他方法，成功率提升了161%。
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