網頁瀏覽代理（web-browsing agent）

模型的知識凍結在訓練結束的那一刻，所以它不會知道今天的新聞、這週的價格，或昨天才發布的一個頁面。網頁瀏覽代理（web-browsing agent）填補這道落差：給模型搜尋即時網路、打開搜出來的頁面、閱讀它們、並跟著連結走的能力——就像一個人在查資料時那樣蒐集最新資訊。

底層是一連串工具呼叫的迴圈：送出一個搜尋查詢、拿回一份結果清單、選一個頁面並抓取、擷取相關文字，再決定要多讀、再搜一次，還是回答。抓回來的內容成為模型推理的脈絡，而好的代理會標註某個論點是從哪個頁面來的，讓答案能對照它的來源被查證。

開放網路雜亂又充滿敵意，這讓瀏覽變得有風險：頁面可能過時、有偏見，或包含刻意寫來誤導閱讀模型的文字。所以一個瀏覽代理的可信度，取決於它對「該相信哪些來源」的判斷——抓到一個頁面很容易，知道該不該信它就不容易了。