# \#webwalker **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/webwalker/5219.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [WebAgent: Alibaba가 공개한, 자율 정보 탐색을 위한 차세대 웹 에이전트 프로젝트](https://discuss.pytorch.kr/t/webagent-alibaba/7301)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [7월 22, 2025, 3:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/webagent-alibaba/7301 "2025-07-22T03:30:05Z")
WebAgent 소개 웹을 자유롭게 탐색하며 정보를 스스로 수집하고 추론할 수 있는 AI 에이전트는 인간의 사고를 보완하는 차세대 기술로 주목받고 있습니다. 이러한 트렌드 속에서 Alibaba의 Tongyi Lab이 개발한 WebAgent 프로젝트는 LLM 기반의 자율 웹 탐색을 위한 대표적인 오픈소스 연구 결과로, 현재까지 WebWalker, WebDancer, WebSailor, 그리고 새롭게 공개된 WebShaper로 구성되어 있습니다. 기존 모델들이 각기 다른 방식으로 웹 탐색 능력을 강화하고자 했다면, 이번에 추가된 WebShaper는 정보 탐색을 위한 학습 데이터를 체계적으로 자동 생성하는 데 초점을 맞추고 있다는 점에서 주목할 만합니다. 이 네 가지 구성 요소는 상호보완적인 역할을 수행하며, 궁극적으로 인간과 유사하거나 초월하는 수준의 정보 탐색 및 추론 능력을 갖춘 LLM 기반 에이전트를 구현하고자 합니다. WebAgent는 단지 모델만 제공하는 것이 아니라, HuggingFace 및 ModelScope를 통한 배포, 다양한 데모 영상, 정교한 벤치마크(WebWalkerQA, GAIA 등), 간편한 설치 가이드까지 포함하고 있어 연구자와 개발자 모두 쉽게 접근하고 실험할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 또한, 이들 모델은 단순한 문서 검색이 아니라 복잡한 의사결정, 정보 추론, 멀티스텝 질의 수행 등 고차원적 작업 수행에 초점을 맞추고 있으며, HuggingFace 및 ModelScope 등에서 오픈소스로 공개되어 누구나 접근할 수 있습니다. WebAgent의 서브 모델들은 모두 정보 탐색을 위한 웹 기반 에이전트이지만, 각각의 목적과 학습 방법이 다릅니다. 예를 들어, WebShaper는 복잡한 정보 탐색 작업을 학습하는데 필요한 고품질 데이터를 자동으로 생성하는 것을 목적으로 하며, WebWalker는 벤치마크 프레임워크로 LLM 기반 웹 탐색 능력을 측정하기 위해 설계되었습니다. 또한, WebDancer는 ReAct 프레임…