# AutoTailor 将自动生成的 Web API 从 1,283 个候选筛选至 33 个

DAIR.AI 重点介绍了 AutoTailor，这篇来自 Microsoft Research 及其合作者的论文将 Web 轨迹转化为参数化浏览器自动化 API，并将其筛选至 33 个。在 106 项 WebArena Postmill 任务上，这些 API 配合 ReAct 回退达到了 90.6% 的正确率，而单独使用 ReAct 为 87.5%。

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来源：DAIR.AI · 发布于 2026/9/22 01:33:31

DAIR.AI 重点介绍了 **AutoTailor**，一篇来自 Microsoft Research 及其合作者的论文，认为其与从智能体轨迹自动生成 MCP 工具相关。AutoTailor 将 Web 轨迹转化为参数化浏览器自动化 API，随后应用质量过滤器剔除粒度不当或功能重复的 API，以及使用过滤器保留可能被需要的 API，将 **1,283** 个候选降至 **87** 个。在线阶段，它观察任务结果，为反复出现的缺口添加 API，并修剪未使用的 API，最终得到 **33** 个。

在 **106 项 WebArena Postmill** 任务上，这 33 个 API 配合 ReAct 回退达到了 **90.6%** 的正确率，而单独使用 ReAct 为 **87.5%**。请求 token 成本下降 **57.8%**，延迟下降 **29.4%**。在没有回退的情况下，准确率与未过滤集合相当，同时请求 token 减少 **94.9%**。论文见 [academy.dair.ai](https://academy.dair.ai/papers/autotailor-automatic-user-aligned-capability-selection-and-adaptation-for-web-ag-2609.13548)。

Tags: AutoTailor, Microsoft Research, Web 智能体, WebArena

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