웹 네비게이션은 기계에게 웹사이트와 상호작용하는 방법을 가르치는 것에 초점을 맞추며 정보 검색, 쇼핑, 예약과 같은 작업을 수행한다. 능숙한 웹 네비게이션 에이전트를 구축하는 것은 웹사이트 구조를 이해하고 사용자 목표를 해석하며 다단계 결정을 내리는 것을 필요로 하기 때문에 복잡한 작업이다. 최근 발표된 AI 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 WEB-SHEPHERD라는 프로세스 보상 모델을 제안하고 있다. 이 모델은 40,000개의 데이터셋을 사용하며 기존 방법보다 10배 더 효율적인 비용 효율성을 보여준다고 한다. 이 논문은 웹 에이전트에게 지능적인 웹 네비게이션 능력을 부여하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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