X-WebAgentBench: A Multilingual Interactive Web Benchmark for Evaluating Global Agentic System

📄 arXiv: 2505.15372v1 📥 PDF

作者: Peng Wang, Ruihan Tao, Qiguang Chen, Mengkang Hu, Libo Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-21

备注: Accepted by ACL 2025 Findings

💡 一句话要点

X-WebAgentBench：多语言交互式Web基准，评估全局Agent系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言Agent 交互式Web环境 基准测试 跨语言对齐 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有Agent研究主要集中于英语环境，忽略了全球多种语言的需求，限制了Agent的通用性和可及性。
  2. X-WebAgentBench旨在提供一个多语言交互式Web环境，用于评估Agent在不同语言下的规划和交互能力。
  3. 实验结果表明，即使是最先进的模型结合跨语言技术，在多语言环境下的表现仍然不尽如人意，有待提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了X-WebAgentBench，一个新的多语言Agent基准，用于交互式Web环境，旨在评估语言Agent在多种语言下的规划和交互性能，从而促进全局Agent智能的发展。当前的研究主要集中在英语场景，但全球有超过7000种语言，都需要获得类似的Agent服务。然而，语言Agent的发展不足以满足多语言Agent应用的多样化需求。研究还评估了各种LLM和跨语言对齐方法在增强Agent方面的有效性。结果表明，即使是像GPT-4o这样的先进模型，在结合跨语言技术时，也未能取得令人满意的结果。希望X-WebAgentBench可以作为实际应用中多语言Agent场景的宝贵基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型Agent在交互式Web环境中的研究主要集中在英语场景下，忽略了其他数千种语言的需求。这限制了Agent的全球适用性和可用性。因此，需要一个多语言的基准来评估和提升Agent在不同语言环境下的性能。

核心思路：本文的核心思路是构建一个多语言的交互式Web环境，并设计一系列任务，用于评估Agent在不同语言下的规划和交互能力。通过这个基准，可以更全面地了解Agent在多语言环境下的表现，并促进相关技术的发展。

技术框架：X-WebAgentBench包含一个多语言的Web环境和一系列任务。Agent需要理解任务描述（以多种语言呈现），并在Web环境中执行操作以完成任务。评估指标包括任务完成率、交互效率等。该框架允许研究人员评估不同LLM和跨语言对齐方法在增强Agent方面的有效性。

关键创新：该基准的关键创新在于其多语言特性。它不仅支持多种语言的任务描述，还要求Agent能够理解和生成多种语言的文本。这使得研究人员可以更全面地评估Agent在多语言环境下的表现，并促进跨语言Agent技术的发展。

关键设计：X-WebAgentBench的具体实现细节未知，但可以推测其关键设计包括：1) 多语言Web环境的构建，需要支持多种语言的文本显示和输入；2) 多语言任务的设计，需要确保任务在不同语言下的难度和语义一致性；3) 评估指标的设计，需要能够准确地反映Agent在多语言环境下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是GPT-4o等先进模型，在结合现有的跨语言技术后，在X-WebAgentBench上的表现仍然不理想，表明多语言Agent技术仍有很大的提升空间。这突显了X-WebAgentBench作为多语言Agent研究基准的价值，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

X-WebAgentBench可用于评估和提升各种Agent系统在多语言环境下的性能，例如多语言客户服务机器人、全球电商平台的智能助手、以及支持多种语言的智能家居系统。该基准的推出将促进Agent技术在全球范围内的应用，并为不同语言的用户提供更智能、更便捷的服务。

📄 摘要（原文）

Recently, large language model (LLM)-based agents have achieved significant success in interactive environments, attracting significant academic and industrial attention. Despite these advancements, current research predominantly focuses on English scenarios. In reality, there are over 7,000 languages worldwide, all of which demand access to comparable agentic services. Nevertheless, the development of language agents remains inadequate for meeting the diverse requirements of multilingual agentic applications. To fill this gap, we introduce X-WebAgentBench, a novel multilingual agent benchmark in an interactive web environment, which evaluates the planning and interaction performance of language agents across multiple languages, thereby contributing to the advancement of global agent intelligence. Additionally, we assess the performance of various LLMs and cross-lingual alignment methods, examining their effectiveness in enhancing agents. Our findings reveal that even advanced models like GPT-4o, when combined with cross-lingual techniques, fail to achieve satisfactory results. We hope that X-WebAgentBench can serve as a valuable benchmark for multilingual agent scenario in real-world applications.