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arXiv Computer Science AIJHiMA-WebRL: Un marco de aprendizaje por refuerzo jerárquico multiagente para tareas web de largo horizonte
Se presenta JHiMA-WebRL, un marco de aprendizaje por refuerzo jerárquico multiagente diseñado para agentes web. Este marco acopla un descomponedor de tareas con un actor para mejorar la navegación web de largo horizonte. Los resultados demuestran que actualizar conjuntamente el descomponedor durante el entrenamiento supera a actualizar solo el actor, sugiriendo una alternativa competitiva al escalado de agentes monolíticos.
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