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Agent JIT 编译:将网页操作延迟降低 10 倍

现有网页操作智能体(如 Browser-Use、OpenAI CUA)采用顺序的“抓取-截图-执行”循环,每次迭代都需要调用 LLM,导致高延迟和频繁错误。研究者提出 Agent JIT 编译方法,将任务描述直接编译为可执行代码,包含 LLM 调用、工具调用和并行化。该方法包含三个组件:JIT-Planner 生成多个代码计划并选择最低成本方案;JIT-Scheduler 通过蒙特卡洛成本估计探索并行策略;不变式工具协议减少错误工具使用。在 5 个网页应用上,JIT-Planner 相比 Browser-Use 实现 10.4 倍加速和 28% 准确率提升,JIT-Scheduler 相比 OpenAI CUA 实现 2.4 倍加速和 9% 准确率提升。

当前结论

网页自动化开发者终于有了降低延迟的实用方案——Agent JIT 编译直接解决了顺序执行的高延迟痛点,做 RPA 或浏览器智能体的团队值得一试。

11 个信源76° AI 热度最后更新 2026/5/20 17:54:27

证据链

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冲突核查

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