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WebWalker是由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架,核心定位是评估大型语言模型在网页遍历任务中的表现,可模拟人类浏览网页的行为逻辑,通过探索与评估相结合的范式系统提取高质量网页数据,支持深入挖掘多层级网页信息,可帮助研究人员优化大模型信息检索能力,适用场景包括大模型开放域问答能力优化、多步骤信息检索场景模拟、网页数据结构化提取研究等,目标用户覆盖大模型研发人员、自然语言处理研究者、信息检索领域从业者等群体。
访问WebWalker官网,查看项目文档中的环境配置要求,按照指引完成项目的本地部署或在线试用申请,确认运行环境满足框架的依赖需求。
进入框架配置页面,根据研究需求设置网页遍历的目标、最大跳转层数、信息提取规则等核心参数,选择是否开启路径日志记录功能。
导入需要评估的大语言模型接口,完成模型的接入配置,可选择使用框架自带的标准化测试任务,也可上传自定义的任务数据集。
启动框架运行,系统会自动执行网页遍历、信息提取、能力评估等流程,运行过程中可实时查看进度和中间结果。
运行结束后查看生成的结构化评估报告和提取的数据集,可导出行为日志、评估数据等内容用于后续分析或模型优化。
看完教程,直接上手试试
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