asp美食网站源码马克·扎克伯格大学做的网站

一、前言

• https://github.com/bytedance/web-bench
• https://arxiv.org/abs/2505.07473

对于web工程的benchmark

二、核心逻辑

2.1 数据

Web-Bench 数据集包含 50 个项目，每个项目包含 20 个具有连续依赖关系的任务

连续依赖关系，就是后一个task依赖于上一个task（time series task），简单example：

task1: 帮我写一个付款界面
task2: 这个付款界面帮忙改下分布，和颜色

项目类型涵盖游戏、实用程序、图表、绘图板、调查、数据表、博客网站、文档网站

主流的前端框架和标准覆盖

2.2 eval workflow

这里图画的很清楚，不赘述

2.3 内置的Web-Agent

代码webAgent：https://github.com/bytedance/web-bench/tree/main/tools/bench-agent

1. 构建提示：SP、任务描述、文件和错误消息。如果组合输入超出上下文长度，则会被截断。
2. 请求 LLM：支持多种LLM路由，从模型提供方获取 temp、maxToken、contextLength 等参数， 进行推理Agent Step。
3. 提取文件：解析 LLM 的响应以提取生成的文件。

2.4 评测方式

workflow中有ut，如果过不了则再一次attempt，pass@n，为第n次task成功

三、结果leaderboard

四、运行

4.1 配置

4.1.1 local agent

通过配置model url走内部定义好的web agent来进行评测模型的能力

这里key和model是一一对应的， models里面有更多的配置

{"title": "gpt-4o", // 显示模型"provider": "openai", // 走的openai的provider"model": "gpt-4o", // 传入模型name"apiBase": "https://api.openai.com/v1/",  // base url"apiKey": "{{OPENAI_API_KEY}}" // api key
},

4.1.2 自定义agent

需要将自己的agent输入输出做成一个实例，通过agent url访问
需要这样配置即可：

{"agentMode": "http","agentEndPoint": "http://example.com/path/to/agent"
}

4.2 启动docker评测

docker build -f ./start.dockerfile -t web-bench .
docker run web-bench

整个项目是web， docker中会安装很多前端依赖

# 安装指定版本工具
RUN npm install -g npm@11.3.0 && \npm i -g pnpm@9.12.0 @microsoft/rush@5.140.0# 在rush update前清理可能的旧文件
RUN rm -rf common/temp/*RUN npm i playwright@1.49.1 -gRUN npx playwright installRUN playwright install-deps