本文介绍了蚂蚁集团全模态代码算法团队自研的多模态 Web 智能体 OpAgent 。为应对真实 Web 环境的非结构化复杂性、时序不稳定性与交互隐式逻辑等挑战，我们提出了一套结合了多任务微调、在线强化学习与模块化协作的综合解决方案。 OpAgent 通过层次化多任务微调 ( MT-SFT ) 构建具备规划、行动和定位能力的视觉语言模型（ VLM ）基座；继而，在自建的在线交互环境中，利用创新的混合奖励机制进行在线强化学习（ Online RL ） ，有效缓解了离线训练带来的分布偏移问题；最后，通过一个包含规划器、定位器、反思器和总结器的模块化智能体架构，实现对复杂长时程任务的鲁棒执行与自我修正。在权威 Web 智能体评测基准 WebArena 上，OpAgent 以 71.6% 的成功率于 2026 年 1 月取得了榜单第一的 SOTA 成绩。
GitHub:https://github.com/codefuse-ai/OpAgent
Hugging Face:https://huggingface.co/codefuse-ai/OpAgent
ModelScope: https://modelscope.cn/models/codefuse-ai/OpAgent-32B
Technical Report:https://github.com/codefuse-ai/OpAgent/blob/main/technical_report/OpAgent.pdf
一、背景与挑战
自主Web智能体旨在模拟人类在图形用户界面（ GUI ）上执行任务，其在自动化测试、数据采集、智能助理等领域具有广阔应用前景。然而，相较于 PC 或移动端环境，Web 环境呈现出独特的挑战：
- 非结构化复杂性：网页的 DOM 树结构庞大且充满噪声，传统基于 HTML 或 DOM 解析的方法难以有效提取关键信息，容易被冗余内容干扰。
- 时序不稳定性：网页内容是动态的，异步加载、实时更新和临时性元素（如弹窗）使得环境状态频繁变化。依赖静态离线数据集训练的模型在部署于真实动态环境时，会面临严重的分布偏移( Distributional Shift ）问题。
- 交互的隐式逻辑：许多 Web 交互（如悬停触发菜单）依赖实时的视觉反馈来确认操作的成功与否，这种闭环交互逻辑是离线学习范式无法有效建模的。
为应对上述挑战，我们设计并实现了 OpAgent 框架，其核心在于从依赖静态数据向与真实环境动态交互的范式转变。
二、OpAgent技术框架
OpAgent 的整体设计遵循一个分阶段的优化路径：首先通过多任务监督微调（ MT-SFT ）为模型注入基础的 Web 交互能力，然后通过在线强化学习（ Online RL ）在真实环境中对策略进行迭代优化，最终在推理阶段利用模块化智能体架构（ Agentic Architecture ）执行复杂任务。
2.1 层次化多任务微调 (Hierarchical Multi-Task Fine-tuning)
为构建一个强大的视觉语言模型（ VLM ）基座，我们首先摒弃了对脆弱的 HTML 文本解析的依赖，转而让模型直接从视觉截图（ Screenshot ）中感知和理解页面布局。我们将 Web 智能体的基础能力分解为三个维度：
- 规划 ( Planning )：预测交互行为将导致的页面状态变迁。
- 行动 ( Acting )：基于当前页面状态，决策下一步所需执行的操作。
- 定位 ( Grounding )：在视觉上精确定位执行操作的UI元素坐标。
我们整合了包括 Mind2Web 、Aguvis 、UGround 在内的多个领域数据集，分别对上述三种能力进行训练。为解决不同数据集样本量级差异巨大（例如，百万级 vs. 千级）可能导致的梯度主导问题，我们引入了基于有效样本数 (Effective Number of Samples) 的加权策略，动态调整各任务在训练中的损失权重，确保模型在所有基础能力上得到均衡发展。
2.2 真实环境在线强化学习 ( Online Agentic RL in the Wild )
在线学习是解决分布偏移问题的关键。为此，我们构建了一套支持在真实 Web 环境中进行大规模在线强化学习的系统。
1. 四层RL基础设施：该系统分为决策层、执行层、基础设施层和环境层。VLM 代理在决策层生成动作，通过 Playwright 引擎在执行层被解析并分发至分布式浏览器集群，与环境层中的真实网站（包括自部署的 WebArena 环境）进行交互，最终将包含截图和 DOM 的观测数据反馈回决策层，形成一个完整的闭环交互与数据采集流程。
2. 混合奖励机制 ( Hybrid Reward Mechanism )：在没有真值（ Ground-truth ）轨迹的真实环境中，如何为智能体的探索行为提供有效监督信号至关重要。我们设计了一种混合奖励机制：
- 基于规则的决策树 ( RDT ) 进行过程监督：为智能体的每一步提供即时反馈。该机制通过一系列规则判断动作的有效性，如是否产生页面视觉变化、是否点击在可交互元素上等，对无效或冗余的动作给予惩罚。
- 基于 VLM 的 WebJudge 进行结果评估：在一条轨迹（ trajectory ）结束后，引入一个强大的 VLM 评估器 WebJudge ，从任务完成度、动作有效性和路径效率三个维度对整个轨迹进行综合评分，作为最终的稀疏奖励信号。
这种结合了稠密过程奖励和稀疏结果奖励的机制，为模型在真实环境中的策略优化提供了稳定且全面的监督。
2.3 Operator Agentic 模块化智能体架构
对于长时程、多步骤的复杂任务，单一模型的决策能力有限。我们因此设计了一个包含四个专业角色的模块化协作架构，以提升任务执行的鲁棒性和成功率。
模块 |
核心职责 |
主要输出 |
Planner 规划器 |
任务分解与策略制定 |
语义化的步骤指令 |
Grounder 定位器 |
将语义指令映射到UI坐标 |
标准化的工具调用（Tool Call） |
Reflector 反思器 |
验证动作效果，监控任务进展 |
反思信号与中间笔记 |
Summarizer 总结器 |
综合轨迹信息，生成最终答案 |
整合后的最终答案 |
该架构通过一个“规划-执行-反思”的迭代循环运作：Planner 根据全局目标和当前状态生成高层指令，Grounder 将其翻译为具体动作并执行，Reflector 在动作后评估状态变化并判断是否需要重新规划。这种机制实现了有效的错误检测与自我修正。
三、实验与结果
我们在多个基准上对 OpAgent 框架的各组件进行了充分评估。
单模型性能：
经过在线RL优化的单模型（ Qwen3-VL-32B-Thinking + RL-HybridReward-Zero ）在 WebArena 上取得了 38.1% 的成功率（ Pass@5 ），显著超越了原始基线模型（ 27.4% ）以及其他采用类似 Test-Time Training ( TTT ) 策略的方法。
Pass@K 分析：
对比 RL 优化前后的模型在不同 Pass@K 下的表现，可以看到随着尝试次数 K 的增加，RL优化后模型的性能优势愈发明显，Pass@5 的绝对提升达到 10.66% 。这表明在线强化学习显著增强了模型决策的鲁棒性。
Agentic Architecture 性能：
最终，集成了所有优化的 OpAgent 整体框架（使用 Gemini-3-Pro 作为部分模块后端，Qwen2.5-VL-MFT 作为 Grounder ），在 WebArena 上达到了 71.6% 的成功率，刷新了该基准的 SOTA 记录，并登顶排行榜。
四、总结与展望
本文介绍了蚂蚁全模态代码算法团队在 Web 智能体方向的最新研究成果 OpAgent 。通过在多任务微调、真实环境在线强化学习以及模块化智能体架构等方面的探索，我们显著提升了 Web 智能体在复杂动态环境中的任务执行能力，并在 WebArena 基准上取得了 SOTA 性能。
当前工作在实现高性能的同时，仍一定程度上依赖于精细的提示工程和多智能体的复杂编排。未来的研究方向将包括提升单模型内在的探索与泛化能力，以期减少对复杂框架的依赖，实现更加通用和高效的自主智能体。
关于我们
我们是蚂蚁集团智能平台工程的全模态代码算法团队。团队成立 3 年以来，在 ACL、EMNLP、ICLR、NeurIPS、ICML 等顶级会议发表论文 20 余篇，两次获得蚂蚁技术最高奖 T-Star ，1 次蚂蚁集团最高奖 SuperMA ，我们研发的 CodeFuse 项目连续两年蝉联学术开源先锋项目。
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