AutoGLM-Web —— 你的AI网络导航伴侣，仿真用户体验网站探索与互动

AutoGLM-Web是何物

AutoGLM-Web是一款利用大型语言模型技术打造的AI浏览器辅助工具，专为执行如网页访问、数据搜寻及内容提炼等任务而设计。通过接受简洁的文字或语音命令，它能够在一个私有的网络环境中实现复杂的信息挖掘，并模拟真实的用户在线浏览体验，高效地对多个页面进行批量处理。此外，AutoGLM-Web还具备自动回复电子邮件的功能，可根据过往邮件的内容自动生成回复。

该模型采用了基于自进化在线课程的强化学习框架WEBRL，并通过自我适应的学习方法不断进行优化升级，以持续提升其性能表现。名为AutoGLM-Web的应用程序不绑定于任何特定API或应用场景，它的操作逻辑模仿人类思维模式，旨在帮助用户在日常生活的各个方面及工作中更高效地运用电子设备。现阶段，AutoGLM-Web已经在“智谱清言”插件中向公众开放使用。

AutoGLM-Web的核心特性

• 网络页面的查看与操作模仿用户在网页浏览器上的操作，包括点击、滑动页面及数据录入。
• 数据查询在目标网站执行深度搜索以获取所需资料。
• 该部分内容的重新表述如下：

  对原文进行了改编，确保核心信息和意图得以保留的同时，采用了不同的词汇与句式来传达相同的意思。浏览并概括网页资料，提取核心要点。

• 电子邮件回应利用过往的电子邮件记录，自动生成邮件答复。
• 自动执行任务流程依据用户的指示执行一连串的网页自动化任务。

AutoGLM-Web的核心技术机制

• 依托于大规模语言模型（LLM）：通过运用高级的语言处理技术来解析自然语言的指示，并将其转换为对网站的具体操作步骤。
• 进阶在线课程的增强学习架构（WEBRL）：在线学习持续改进模型，以应对网页环境及任务要求的变化。
• HTML精简方法：对繁复的网页HTML结构进行精简处理，抽取核心数据点，以利于模型更好地解析与利用。
• 结合人类与机器的数据创建：通过融合自动生产与手工标记的信息来构建高水准的训练数据集，以增强模型的精确度及普适性。
• 多元模式学习：结合多种模态数据如视觉问答与视图定位，增强模型对网页信息的解析及操控效能。

AutoGLM-Web的仓库位置

• 用户体验（清新扩展程序）：https://ai-robot.tech/qingyun-proxyweb/
• Git代码库：在GitHub上可以找到THUDM团队开发的AutoWebGLM项目。
• 关于arXiv的技术文章该论文的链接为：https://arxiv.org/abs/2404.03648，您可以在此处找到相关研究内容。请注意，直接提供的是摘要页面链接而非PDF版本的直接下载地址。如需阅读完整文档，请访问提供的网页并获取详细信息。
• AutoGLM代理程序访问此链接以获取相关信息：https://ai-bot.cn/autoglm/

AutoGLM-Web的使用情境

• 办公室工作自动化在职场中，AutoGLM-Web能够自动处理诸如数据输入、信息整合与报告编制等工作，从而降低冗余劳动。
• 网上探索与学术追求协助学生和研究人员在网络上查找资料，并组织与研究相关的信息，支持他们编写学术文章。
• 在线购物于电商平台中，AutoGLM-Web应用于自动化搜集商品数据、对比售价及监控订单进度等功能。
• 客户支持通过自动化回应电子邮件及解决常规询问，AutoGLM-Web能够增强客户服务质量并提高工作效率。
• 内容规划和治理在处理内容制作与管理工作时，辅助内容小组高效地收集资料、规划文章框架及修订文字描述。