WebRider：面向实时Web辅助的人设条件化意图控制器

委托一个Web任务不只是提出问题；它需要传递一项策略：验证什么、如何处理不确定性、哪些偏好重要以及何时停止。然而，当前的实时Web智能体仅以最终答案被评估，忽略了定义委托的策略约束。一个看似合理的最终答案可能掩盖对该策略的违反。我们的全面实时审计揭示了这一关键差距：一个强控制器完成了99.2%的任务，但仅在38.8%的情况下遵守所有策略约束。完成不等于忠实。WebRider通过将委托策略形式化为意图契约（intent contract）来弥合这一差距——这是一份关于目标、约束、证据义务、答案形式与任务局部人设控制的可操作记录，即使网页变化也必须成立。WebRider采用分层架构：顶层控制器维护契约，中间层将意图实现为受保护的可执行动作，工具层通过浏览器、搜索与地图工具执行这些动作。我们的基准RiderBench在42个公开网站的4,096个实时Web契约上评估这一设计，同时审计内部契约状态与可见的用户体验，以判定一次执行是否保持了其策略，以及各步骤是否与人设一致。受保护的中间接口还充当高质量训练信号；通过该接口训练的8B动作策略模型在固定控制器下优于仅可执行基线。通过使浏览路径成为一等对象，WebRider实现了一个可审计、可人工评判且可学习的系统，而不把动作实现与最终答案决策混为一谈。数据集URL：hf.co/datasets/WebRider/WebRider。