WebWalker
WebWalker是由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架
WebWalker是由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架，核心定位是评估大型语言模型在网页遍历任务中的表现，可模拟人类浏览网页的行为逻辑，通过探索与评估相结合的范式系统提取高质量网页数据，支持深入挖掘多层级网页信息，可帮助研究人员优化大模型信息检索能力，适用场景包括大模型开放域问答能力优化、多步骤信息检索场景模拟、网页数据结构化提取研究等，目标用户覆盖大模型研发人员、自然语言处理研究者、信息检索领域从业者等群体。
- 适用对象
- 大模型研发人员（优化模型网页信息检索能力）
- 主要功能
- 多智能体遍历模拟、大模型表现评估
- 已收录
- 2026.06.14（138 天）
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WebWalker是什么，怎么使用？
约 4 分钟WebWalker是由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架，核心定位是评估大型语言模型在网页遍历任务中的表现，可模拟人类浏览网页的行为逻辑，通过探索与评估相结合的范式系统提取高质量网页数据，支持深入挖掘多层级网页信息，可帮助研究人员优化大模型信息检索能力，适用场景包括大模型开放域问答能力优化、多步骤信息检索场景模拟、网页数据结构化提取研究等，目标用户覆盖大模型研发人员、自然语言处理研究者、信息检索领域从业者等群体。
主要功能
- 多智能体遍历模拟：该功能可模拟人类浏览网页的完整行为路径，支持自动识别网页中的链接、按钮、表单等交互元素，按照预设的信息获取目标逐步点击跳转、翻页浏览，能够复现用户在网页中逐层查找信息的完整过程，无需人工手动操作即可完成多页面串联的信息获取任务，输出的行为路径数据可直接用于大模型遍历能力的对比评估。
- 大模型表现评估：用户可导入待评估的大语言模型，框架会自动分配标准化网页遍历任务，记录大模型在网页跳转、信息定位、结果提取等环节的准确率、耗时、路径合理性等维度数据，生成结构化的评估报告，直观呈现大模型在网页信息检索类任务中的能力短板，为模型优化提供数据支撑。
- 高质量数据提取：支持自定义信息提取规则，框架在网页遍历过程中会自动识别符合规则的内容，过滤广告、无关推荐等冗余信息，将多层级网页中的分散信息整合为结构化数据集，提取过程会同步校验信息的来源可信度、内容一致性，输出的数据可直接用于大模型训练、知识库构建等场景。
- 探索评估范式：采用探索和评估双阶段运行模式，探索阶段框架会基于当前网页信息自主决策下一步跳转方向，尽可能覆盖更多相关页面，评估阶段会对探索到的所有信息进行相关性、价值度筛选，两个阶段的运行数据会分开存储，便于研究者分别优化大模型的探索决策能力和信息评估能力。
- 开放域适配：支持适配各类公开网页场景，无需针对特定网站做定制化开发，框架可自动识别不同网页的布局结构，适配静态网页、动态渲染网页、需简单交互的功能类网页等多种类型，可模拟开放域中用户面对未知网页时的信息检索过程，还原真实场景下的大模型使用环境。
- 路径可追溯：所有网页遍历过程都会生成完整的行为日志，包含每一步的跳转原因、点击元素、提取的内容片段、耗时等详细信息，支持按步骤回溯整个遍历过程，研究人员可针对错误的跳转或信息提取环节定位具体原因，为大模型的推理逻辑优化提供明确的方向。
怎么使用
- 第一步，访问WebWalker官网，查看项目文档中的环境配置要求，按照指引完成项目的本地部署或在线试用申请，确认运行环境满足框架的依赖需求。第二步，进入框架配置页面，根据研究需求设置网页遍历的目标、最大跳转层数、信息提取规则等核心参数，选择是否开启路径日志记录功能。第三步，导入需要评估的大语言模型接口，完成模型的接入配置，可选择使用框架自带的标准化测试任务，也可上传自定义的任务数据集。第四步，启动框架运行，系统会自动执行网页遍历、信息提取、能力评估等流程，运行过程中可实时查看进度和中间结果。第五步，运行结束后查看生成的结构化评估报告和提取的数据集，可导出行为日志、评估数据等内容用于后续分析或模型优化。
适合什么人群
- 大模型研发人员（优化模型网页信息检索能力）
- 自然语言处理研究者（开展网页遍历相关学术研究）
- 信息检索领域从业者（搭建多步骤信息检索系统）
- 数据集构建人员（获取结构化网页训练数据）
- AI产品经理（调研大模型信息检索类产品可行性）
- 高校计算机专业师生（学习多智能体框架开发与大模型评估方法）
总结
这是由大厂NLP实验室推出的专注于网页遍历场景的多智能体框架，核心价值在于填补了大模型在网页类多步骤信息检索任务评估体系的空白，区别于通用的大模型评估工具，它完全模拟人类浏览网页的行为逻辑，能够还原真实开放域中用户查找复杂信息的完整过程，输出的评估结果更贴近实际使用场景。框架同时具备数据提取能力，可直接输出结构化的网页信息数据集，兼顾评估和数据生产双重用途，对于需要优化大模型开放域问答能力、多轮信息检索能力的团队来说，是一个可直接复用的成熟工具。框架相关的技术思路也为多智能体在信息检索领域的应用提供了参考方向，相关研究成果已经应用于同体系的大模型产品的能力优化中。
价格与免费额度
WebWalker为完全开源的项目，所有核心功能均可免费使用，无功能限制，用户可直接在项目仓库获取完整代码和部署文档，自行部署运行，无需支付费用。项目后续会推出配套的企业级服务，包含定制化功能开发、技术支持、大模型优化咨询等内容，具体定价会根据企业需求单独评估，个人研究者和小型团队使用开源版本即可满足大部分研究需求，有定制化需求的企业可联系开发团队咨询企业服务相关信息。
优点与不足
优点
- 完全模拟人类网页浏览行为路径，评估结果贴近大模型实际使用场景
- 支持双阶段探索评估范式，可分别优化大模型的探索决策和信息筛选能力
- 适配多类型网页，无需针对特定站点做定制化开发即可运行
- 自动输出结构化评估报告和提取数据集，减少后续数据处理工作量
不足
- 暂不支持需要登录、验证码验证的复杂网页场景
- 默认提供的评估任务数量有限，自定义任务需要用户自行准备数据集
- 框架部署对硬件配置有一定要求，普通个人设备运行大规模任务耗时较长
能帮你做的 7 件事
- 01多智能体遍历模拟
- 02大模型表现评估
- 03高质量数据提取
- 04探索评估范式
- 05多智能体框架场景的常用方案
- 06大模型评估场景的常用方案
- 07大模型研发人员（优化模型网页信息检索能力）的日常效率工具
更新历史
- WebWalker 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
WebWalker支持接入哪些类型的大语言模型？
WebWalker支持接入符合通用接口规范的各类大语言模型，包括开源模型和商用API接口，接入时只需按照文档要求配置模型的调用地址、API密钥、参数格式即可，无需对模型本身做修改。目前框架已经适配了通义系列、GPT系列、Llama系列等主流大模型的默认接口，其他模型用户可参考文档中的接口适配教程完成配置，通常半小时内即可完成接入工作。
使用WebWalker爬取网页数据是否合规？
WebWalker的网页遍历功能遵循Robots协议，运行过程中会自动识别目标网站的爬取规则，禁止访问Robots协议中不允许爬取的页面，同时框架默认设置了合理的请求频率，避免对目标网站造成访问压力。用户在使用过程中也需要遵守相关法律法规，获取的网页数据仅可用于非商业的研究用途，若需要用于商业场景，需提前获得对应网站的授权，开发团队不承担用户违规使用带来的相关责任。
WebWalker最多支持多少层的网页遍历？
框架本身没有对网页遍历层数做强制限制，用户可根据需求自定义最大遍历层数，不过实际运行时的层数会受网页结构、目标信息相关性等因素影响，若框架在遍历过程中判断当前页面已无相关跳转链接，或剩余链接与目标信息相关性极低，会提前终止遍历。一般来说，10层以内的遍历任务运行效率较高，超过20层的遍历任务耗时会明显增加，且可能出现大量无关信息，建议用户根据实际需求合理设置遍历层数。
生成的评估报告包含哪些维度的内容？
评估报告包含任务完成率、信息提取准确率、平均跳转步数、路径合理性、冗余访问占比等多个维度的量化数据，同时会标注大模型在遍历过程中出现的错误类型，比如跳转错误、信息识别错误、逻辑决策错误等，还会提供多个同类模型的横向对比数据，帮助用户直观了解待评估模型的能力水平。报告支持导出为JSON、CSV等格式，用户可根据需求自行做进一步的分析处理。
是否可以在WebWalker基础上做二次开发？
WebWalker采用宽松的开源协议，支持用户基于项目代码做二次开发，用户可根据自身需求修改遍历逻辑、评估规则、适配特定网页场景等，开发完成的项目可用于非商业用途，若用于商业产品，需遵守开源协议的相关要求。项目仓库会定期更新功能和修复问题，用户可以同步最新的代码版本，开发过程中遇到问题也可以在仓库的Issue板块提交，开发团队会定期回复相关问题。
WebWalker运行时需要消耗多少算力资源？
WebWalker的算力消耗主要取决于接入的大模型规模、遍历任务的复杂度和数据量，仅运行框架本身的遍历和评估逻辑，普通的个人电脑即可满足需求，若接入7B以上参数的开源大模型本地运行，建议配备16G以上显存的GPU，若调用商用大模型API，则本地无需太高配置，普通的服务器或个人设备即可运行。大规模的批量评估任务建议使用云服务器部署，可根据任务量动态调整算力资源。
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