面向多成本与失败风险的 Web 智能体强化学习决策模型
原文标题：Web Agent Agentic Reinforcement Learning Decision Model Under Multi-Cost and Failure Risk
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论文提出面向 Web 智能体的约束式智能体强化学习模型，把页面访问、搜索请求与外部 API 调用统一进带成本的长期决策框架。方法用拉格朗日对偶处理预算约束，并用 CVaR 风险项抑制高失败路径探索。实验显示同等完成率下每次成功成本降低 22%-31%，固定预算下完成率提升 10%-16%。
- 问题
- Web 智能体只优化成功率，导致高成本或过度保守。
- 方法
- 约束式智能体强化学习，把页面访问、搜索、API 调用统一为带成本长期决策，拉格朗日对偶控预算、CVaR 抑制高失败路径。
- 结果
- 同等完成率下每次成功成本降低 22%-31%，固定预算下完成率提升 10%-16%。
- 影响
- Web 自动化可直接按预算与风险调参，把「成功但昂贵」变成可运营的权衡。
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