摘要
开发电商 Web 代理需兼顾环境真实性与实验可控性。现有方法难以两全:真实店铺不可复现,沙盒环境缺乏多样性。本文提出 ShopGym,一个集成框架,旨在解决这一方法论瓶颈。其模拟层 ShopArena 将真实店铺转化为可重置的沙盒环境;任务生成器 ShopGuru 基于店铺结构合成涵盖七类技能的基准任务。实验表明,合成环境保留了真实店铺的关键结构特征,且代理在两者上的表现呈正相关,为代理技能评估提供了可扩展方案。
AI 推荐理由
论文构建电商 Agent 评测基准,核心在于评估 Agent 在导航、策略执行等多类技能上的表现。
研究机构
North Carolina State University
Shopify
论文信息