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今天的主题是：AgentA/B: Automated and Scalable Web A/BTesting with Interactive LLM Agents

Summary

该论文介绍了 AgentA/B，这是一个利用 大型语言模型（LLM）驱动的自主代理 的新颖系统，旨在革新网络 A/B 测试。传统 A/B 测试依赖大量人工流量且耗时，而 AgentA/B 通过 模拟用户行为 克服了这些限制。该系统能 生成具有不同虚拟用户身份的 LLM 代理，使其与真实网页进行交互，并提供 快速、可扩展且经济高效的用户体验评估。通过在 Amazon.com 上的案例研究，作者表明 AgentA/B 可以有效地模拟类似人类的购物行为，并区分细微的界面设计差异。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.09723