Визуальные подсказки: как веб-агенты видят мир

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как визуальные характеристики веб-страниц влияют на решения, принимаемые интеллектуальными агентами при поиске информации.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Для оценки влияния визуальных атрибутов веб-страниц на процесс принятия решений, разработана методика, включающая генерацию визуально-измененных вариантов страниц путем модификации CSS, имитацию поведения пользователей посредством навигации со скроллингом и кликами, и последующую валидацию результатов через анализ показателей кликабельности и упоминаемости целевых элементов, что позволяет количественно оценить воздействие визуального оформления на действия веб-агентов.

В статье представлена методика VAF для систематической оценки влияния визуальных атрибутов на поведение веб-агентов, основанных на больших языковых моделях.

Несмотря на успехи веб-агентов в решении разнообразных задач, влияние визуального оформления веб-страниц на процесс принятия решений этими агентами остается малоизученным. В работе ‘How do Visual Attributes Influence Web Agents? A Comprehensive Evaluation of User Interface Design Factors’ предложен методологический комплекс VAF для систематической оценки влияния визуальных факторов на поведение веб-агентов. Эксперименты показали, что контраст фона, размер элемента, его положение и четкость карточки оказывают наиболее значительное влияние на действия агентов, в то время как стиль шрифта, цвет текста и четкость изображения оказывают незначительное воздействие. Какие еще аспекты визуального дизайна могут существенно повлиять на эффективность и «человекоподобность» веб-агентов в будущем?

Визуальное Влияние на Веб-Агентов: Вызов для Систем Автоматизации

В современном цифровом пространстве веб-агенты становятся незаменимыми помощниками в автоматизации рутинных задач — от мониторинга цен до заполнения форм и сбора данных. Однако, исследования показывают, что их работа подвержена влиянию даже незначительных элементов дизайна веб-страниц. Неожиданно, кажущиеся незначительными факторы, такие как расположение кнопок, цветовая схема или использование определенных шрифтов, способны существенно изменить поведение агента и повлиять на принимаемые им решения. Эта чувствительность к визуальным особенностям представляет серьезную проблему для надежности и предсказуемости систем автоматизации, подчеркивая необходимость глубокого понимания механизмов взаимодействия агентов с визуальной информацией.

Понимание того, как визуальные атрибуты веб-страниц влияют на поведение автоматизированных агентов, имеет решающее значение для создания надежных и устойчивых систем веб-автоматизации. В то время как агенты предназначены для выполнения задач независимо от внешнего оформления, исследования показывают, что даже незначительные изменения в дизайне — расположение элементов, цветовая схема, использование изображений — способны существенно исказить процесс принятия решений агентом. Это может приводить к ошибкам, непредсказуемым результатам и, как следствие, к снижению доверия к автоматизированным системам. Поэтому, детальный анализ взаимодействия между визуальными характеристиками веб-страниц и алгоритмами работы агентов представляется необходимым условием для разработки действительно интеллектуальных и эффективных систем автоматизации, способных адаптироваться к разнообразным условиям и обеспечивать стабильно высокие результаты.

В настоящее время существующие подходы к анализу взаимодействия веб-агентов с веб-страницами лишены стандартизированного механизма количественной оценки влияния визуальных элементов. Это приводит к непредсказуемости в работе агентов, поскольку незначительные изменения в дизайне страницы — положение кнопок, цветовая гамма, размер шрифта — могут кардинально изменить их поведение. Отсутствие четкой методологии для измерения этого влияния затрудняет отладку и оптимизацию веб-агентов, а также снижает доверие к автоматизированным системам, поскольку пользователи не могут быть уверены в стабильности и надежности их работы. Невозможность точно определить, какие визуальные атрибуты оказывают наибольшее воздействие на действия агента, препятствует созданию действительно устойчивых и эффективных систем веб-автоматизации.

Для обеспечения надежности и предсказуемости веб-агентов необходима систематическая оценочная база, позволяющая изолированно анализировать влияние отдельных визуальных атрибутов на их действия. В настоящее время отсутствует стандартизированный подход к количественной оценке этого влияния, что приводит к непредсказуемым результатам и снижает доверие к автоматизированным системам. Разработка такой базы позволит определить, какие именно элементы дизайна веб-страниц — например, цвет, размер шрифта, расположение элементов или использование изображений — оказывают наибольшее влияние на принятие решений агентами. Изучение этих взаимосвязей позволит создавать более устойчивые и эффективные веб-агенты, способные адаптироваться к различным визуальным стилям и обеспечивать стабильную работу даже при изменениях в дизайне веб-сайтов.

Анализ разницы в количестве кликов между вариантами и оригинальными элементами <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta = \mathrm{TCR}_{\mathrm{variant}} - \mathrm{TCR}_{\mathrm{original}}</span> показал, что на привлекательность элементов существенно влияют контрастность фона и увеличенный размер карточки, положение элемента в списке (с предвзятостью к первым элементам), а также общая чёткость карточки, в то время как ясность изображения и стиль шрифта оказывают незначительное влияние на выбор агентов. — Анализ разницы в количестве кликов между вариантами и оригинальными элементами $\Delta = \mathrm{TCR}_{\mathrm{variant}} - \mathrm{TCR}_{\mathrm{original}}$ показал, что на привлекательность элементов существенно влияют контрастность фона и увеличенный размер карточки, положение элемента в списке (с предвзятостью к первым элементам), а также общая чёткость карточки, в то время как ясность изображения и стиль шрифта оказывают незначительное влияние на выбор агентов.

Конвейер VAF: Новый Подход к Оценке Визуального Влияния

Методология Visual Attribute Factor (VAF) представляет собой новый подход к систематическому тестированию влияния визуальных атрибутов веб-страниц на процесс принятия решений веб-агентами. В отличие от традиционных методов, VAF позволяет целенаправленно изменять отдельные визуальные характеристики страницы, такие как цвет, размер шрифта или расположение элементов, и количественно оценивать влияние этих изменений на поведение агента. Это достигается путем контролируемого воздействия различных визуальных факторов и последующего анализа полученных данных, что позволяет выявить наиболее значимые визуальные элементы, влияющие на эффективность работы веб-агентов и оптимизировать дизайн веб-страниц для улучшения их производительности.

Методология VAF использует генерацию вариантов (Variant Generation) для создания модифицированных версий веб-страниц. Этот процесс включает в себя систематическое изменение конкретных визуальных характеристик, таких как цвет, размер шрифта, расположение элементов и использование изображений, при этом содержание (текст, структура) страниц остается неизменным. Целью является изоляция влияния каждого визуального атрибута на поведение веб-агентов, что позволяет точно определить, какие визуальные элементы оказывают наиболее значительное воздействие на принятие решений и взаимодействие с веб-страницей. Генерация вариантов осуществляется алгоритмически, обеспечивая возможность создания большого количества модификаций для статистически значимого анализа.

В рамках конвейера VAF для анализа поведения веб-агентов используется симуляция реалистичного взаимодействия пользователя с веб-страницей. Это включает в себя эмуляцию прокрутки страниц и кликов, имитирующих поведение человека при просмотре контента. Такой подход позволяет наблюдать за реакцией агентов в условиях, максимально приближенных к реальным, что повышает достоверность полученных результатов и позволяет оценить влияние визуальных атрибутов на процесс принятия решений агентом при поиске и взаимодействии с информацией на странице.

Для количественной оценки влияния изменений визуальных атрибутов веб-страниц на работу веб-агентов используются ключевые метрики, такие как “Коэффициент кликабельности целевого элемента” (Target Click Rate) и “Частота упоминаний целевого элемента” (Target Mention Rate). Коэффициент кликабельности представляет собой отношение количества кликов по целевому элементу к общему числу взаимодействий с веб-страницей. Частота упоминаний отражает, как часто целевой элемент упоминается в логах взаимодействия агента, что может указывать на его заметность и важность для процесса принятия решений. Эти показатели позволяют объективно измерить, как изменения в визуальном оформлении влияют на способность агента находить и взаимодействовать с ключевыми элементами на странице.

Эксперименты показали, что модель UI-TARS 7B снижает частоту кликов по первоначальному элементу веб-страницы (от 18% до 0% в среднем по 50 попыткам), демонстрируя тенденцию к выбору элементов в верхней части страницы.

Ключевые Визуальные Атрибуты и Их Влияние на Веб-Агентов

Исследования показали, что такие визуальные атрибуты, как положение элемента, его размер и контрастность фона, оказывают существенное влияние на выбор элементов агентами. Анализ данных продемонстрировал, что изменение этих параметров приводит к статистически значимым изменениям в показателе Target Click Rate (TCR). В частности, увеличение размера карточки элемента с 0.8 до 1.5 привело к росту TCR на 20%, а повышение контрастности фона — к увеличению TCR в среднем на 11.7%. Данные закономерности наблюдаются в различных архитектурах веб-агентов, включая ‘UI-TARS 7B’, ‘GLM 4.1v 9B’, ‘Qwen3VL 8B Instruct’ и ‘OpenAI CUA’, что подтверждает универсальность влияния указанных визуальных атрибутов.

Исследования показали, что такие визуальные атрибуты, как четкость изображения, стилизация шрифта и цвет текста, оказывают относительно незначительное влияние на выбор агента. Анализ данных выявил, что агенты демонстрируют меньшую чувствительность к этим более тонким деталям, чем к таким параметрам, как позиция элемента, его размер и контрастность фона. Это указывает на то, что при разработке интерфейсов для веб-агентов, приоритетное внимание следует уделять обеспечению высокой контрастности, заметности и четкости представления основных элементов, в то время как более детальная настройка шрифтов и изображений может быть менее критичной для эффективности взаимодействия.

Ключевую роль играет четкость представления карточек элементов; агенты демонстрируют более высокую склонность к взаимодействию с четко оформленными элементами, что подчеркивает важность удобочитаемости. Данный фактор оказывает существенное влияние на скорость и точность выбора, поскольку нечеткие или перегруженные информацией карточки затрудняют процесс анализа и принятия решений. В ходе исследований было установлено, что агенты, работающие в различных архитектурах, включая UI-TARS 7B, GLM 4.1v 9B, Qwen3VL 8B Instruct и OpenAI CUA, показывают заметно более высокие показатели взаимодействия с элементами, представленными в виде четких, лаконичных карточек.

В ходе исследований было зафиксировано среднее увеличение показателя целевых кликов (TCR) на 11.7% при использовании высокой контрастности фона. Данный результат демонстрирует статистически значимое положительное влияние контрастности на взаимодействие пользователей с элементами интерфейса. Повышенная контрастность облегчает визуальное выделение целевых объектов, что, в свою очередь, способствует увеличению вероятности их выбора и взаимодействия с ними.

Увеличение размера карточки элемента с 0.8 до 1.5 единиц привело к росту показателя частоты кликов по целевому объекту (Target Click Rate, TCR) на 20%. Данный результат подтверждает значимость визуальной заметности элементов для привлечения внимания агента. Более крупные карточки, очевидно, легче идентифицируются и, следовательно, чаще выбираются для взаимодействия, что подчеркивает необходимость оптимизации размера элементов интерфейса для повышения эффективности взаимодействия.

Результаты исследования подтверждают универсальность выявленных закономерностей в отношении визуального воздействия на различных веб-агентах. Наблюдаемые эффекты от манипулирования атрибутами, такими как позиция, размер элемента и контрастность фона, демонстрируют стабильное влияние независимо от архитектуры агента. В частности, данные соответствуют результатам, полученным при тестировании с использованием моделей ‘UI-TARS 7B’, ‘GLM 4.1v 9B’, ‘Qwen3VL 8B Instruct’ и ‘OpenAI CUA’, что указывает на общую применимость принципов визуального дизайна для повышения эффективности взаимодействия с веб-агентами различных типов.

Влияние и Перспективы: От Надежной Автоматизации к Адаптивному Дизайну

Разработанный конвейер VAF представляет собой стандартизированный подход к оценке и оптимизации дизайна веб-страниц для задач веб-автоматизации, что способствует повышению надежности и предсказуемости работы автоматизированных систем. Этот метод позволяет систематически анализировать визуальные аспекты веб-интерфейса и выявлять факторы, влияющие на эффективность работы агентов — программных систем, выполняющих задачи в веб-среде. Благодаря стандартизации процесса оценки, разработчики получают возможность не только выявлять проблемные места в дизайне, но и количественно оценивать улучшения, вносимые в результате оптимизации. Такой подход позволяет создавать веб-страницы, которые более устойчивы к изменениям в программном обеспечении и обеспечивают более стабильную работу автоматизированных процессов, что особенно важно для критически важных приложений и долгосрочных проектов.

Исследование взаимодействия агентов с визуальными элементами веб-страниц позволяет разрабатывать более интуитивно понятные и удобные интерфейсы. Понимание того, как агенты интерпретируют такие факторы, как расположение элементов, цветовые схемы и визуальные подсказки, критически важно для снижения частоты ошибок при автоматизации задач. Оптимизация веб-дизайна с учетом особенностей восприятия агентами не только повышает надежность автоматизированных процессов, но и способствует более эффективному взаимодействию человека с машиной, делая цифровые сервисы доступнее и проще в использовании. В конечном итоге, подобный подход способствует повышению производительности и снижению когнитивной нагрузки на пользователей, обеспечивая более плавный и продуктивный опыт работы с веб-приложениями.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на изучение взаимосвязи между визуальными характеристиками веб-страниц и процессами рассуждения, используемыми автоматизированными агентами. Особый интерес представляет возможность интеграции полученных знаний непосредственно в процесс обучения этих агентов. Понимание того, как конкретные визуальные элементы влияют на логические выводы и действия агента, позволит создавать более эффективные алгоритмы обучения и, как следствие, повысить надежность и точность автоматизированных операций. Углубленное изучение этой взаимосвязи может привести к разработке интеллектуальных систем, способных адаптироваться к различным визуальным стилям и обеспечивать стабильную работу даже в сложных и динамично меняющихся веб-средах.

Исследование открывает перспективы для создания адаптивных веб-дизайнов, способных динамически изменять визуальные элементы в зависимости от возможностей автоматизированных агентов и предпочтений пользователей. Такой подход предполагает, что веб-страницы смогут автоматически корректировать размер, расположение и стиль элементов интерфейса, оптимизируя их для конкретного агента или пользователя. Например, для агента с ограниченными возможностями распознавания изображений, текст может быть представлен более четко и структурированно, в то время как для пользователя, предпочитающего визуальный стиль, акцент может быть сделан на графические элементы. В конечном итоге, подобные адаптивные системы призваны значительно повысить эффективность и удобство взаимодействия как для автоматизированных систем, так и для людей, обеспечивая более интуитивно понятный и продуктивный пользовательский опыт.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность визуальных атрибутов в процессах принятия решений веб-агентами. Авторы демонстрируют, что такие факторы, как цвет фона, размер элементов и четкость карточек, оказывают существенное влияние на поведение этих агентов. Это согласуется с принципом, что структура определяет поведение. Грейс Хоппер однажды заметила: «Лучший способ объяснить — это продемонстрировать». В данном случае, систематическая оценка влияния визуальных атрибутов, предложенная авторами, и есть наглядная демонстрация взаимосвязи между визуальным оформлением и эффективностью веб-агентов. Понимание этих взаимосвязей критически важно для разработки более интуитивных и эффективных интерфейсов.

Что дальше?

Представленный анализ, выявляя значимость визуальных атрибутов для агентов, основанных на визуальных языковых моделях, лишь подчеркивает фундаментальную сложность задачи создания действительно разумных систем. Удивительно, как легко манипулировать «вниманием» алгоритма, изменяя фон или размер элемента — явление, напоминающее о хрупкости любой сложной конструкции. Хорошо продуманная архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Очевидным следующим шагом представляется расширение спектра исследуемых визуальных факторов, включая динамические атрибуты, такие как анимация и микро-взаимодействия. Однако, истинный прогресс потребует смещения фокуса с поверхностных манипуляций к моделированию когнитивных процессов, лежащих в основе человеческого восприятия. Необходимо понимать, почему определенные визуальные сигналы влияют на принятие решений, а не просто фиксировать то, что они влияют.

В конечном итоге, задача заключается не в создании агентов, которые имитируют человеческое поведение, а в разработке систем, способных к гибкому и адаптивному взаимодействию с миром. И, возможно, в процессе этого поиска, станет ясно, что подлинная «интеллектуальность» заключается не в способности обрабатывать информацию, а в умении игнорировать её избыток.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21961.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-31 13:27