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Are Online Skill and Memory Modules Always Worth Their Tokens? A Budget-Constrained Study of Web Agents

在线技能与记忆模块是否总是值得其令牌消耗？Web代理的预算约束研究

Sina Hajimiri, Masih Aminbeidokhti, Jose Dolz, Ismail Ben Ayed, Issam H. Laradji, Spandana Gella, Nicolas Gontier

机构 * ServiceNow AI Research（ServiceNow AI 研究院） ； ÉTS Montreal（蒙特利尔高等技术学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

AI总结 在固定推理预算下，对比三种在线增强模块与令牌匹配的基线，发现基线在总成功率上匹配或超越所有增强方法，且常使用更少令牌。

Comments Accepted to EMNLP 2026

FocusAgent: Simple Yet Effective Ways of Trimming the Large Context of Web Agents

FocusAgent：修剪网页智能体大上下文的简单有效方法

Imene Kerboua, Sahar Omidi Shayegan, Megh Thakkar, Xing Han Lù, Léo Boisvert, Massimo Caccia, Jérémy Espinas, Alexandre Aussem, Véronique Eglin, Alexandre Lacoste

机构 * LIRIS - CNRS, INSA Lyon, Universite Claude Bernard Lyon 1（LIRIS - CNRS，INSA里昂，克劳德·贝尔纳大学里昂） ； Esker ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） 纠错

AI总结 该研究提出FocusAgent，通过轻量级LLM检索器修剪网页智能体的无关上下文，在保持性能的同时减少观测规模超50%，并降低提示注入攻击风险。

Comments TMLR 08/2026