diff --git a/SESSION-HANDOFF.md b/SESSION-HANDOFF.md
index 2ad61c8cf..adf5ce5ee 100644
--- a/SESSION-HANDOFF.md
+++ b/SESSION-HANDOFF.md
@@ -2,6 +2,26 @@
 
 > 状态：当前接班入口。旧的批量生产 session 快照已失效，不得用于恢复自动循环；持续运行使用只读 supervisor + 有界 writer epoch。
 
+## 2026-07-15 继续推进 4 篇 web / app / tool-use 环境论文
+
+- status：`local-ready`（已完成本地内容、receipt、atlas 和核心审计；远端 PR / merge / Pages deploy 仍以实时外部状态为准）。
+- 起始 ref：`aac96ba8b574509edf089c20732a17b19e98b487`（PR #34 merge 后的 `origin/main`）。
+- objective：在用户明确要求“继续推进”下，新增 4 篇 `study-v2` paper note，补强 web / app / tool-use agent 环境评测主线：`WebArena`、`Mind2Web`、`AppWorld`、`ToolSandbox`。
+- scope：允许新增 `src/content/docs/papers/*.md`、`data/review-receipts/papers/*.json`，刷新 `data/note-index.json`、papers atlas 派生页和公开计数文案；不修改候选队列、policy/threshold、既有论文正文语义。
+- activated_by：`explicit-user-request-2026-07-15-continue-study-round`
+- review_after：`2026-07-15`
+- acceptance_checks：
+  - `lr search arxiv` + arXiv API 元数据核验 4/4；
+  - `node scripts/quality-gate.mjs` 逐篇通过，行数分别为 139 / 142 / 141 / 141，无 advisory；
+  - `npm run audit:content-contract`：0 blocking，60 v2；
+  - `npm run atlas`：2032 notes，69 chunks；
+  - `npm run audit:counts`：projects=961、papers=1071、total=2032；
+  - `npm run audit:links` / `npm run audit:wikilinks`：无 blocking。
+- budget：1 个内容小批次、4 篇新增 paper、1 个可写切片、1 个本地 writer。
+- external_outcome：当前为本地 review-ready change set；PR、merge 和 Pages deploy 需要以单独外部动作完成并复核。
+- stop_conditions：规范工具链不可用；arXiv 来源不可核验；content contract / redline / strict build / verify:ci 失败且无法在 scope 内修复；需要改 policy/threshold、候选队列或敏感内容；用户停止。
+- superseded_by：`none`
+
 ## 2026-07-14 总结不足后再推进 4 篇补强论文全流程完成记录
 
 - status：`complete`
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--- a/data/note-index.json
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@@ -3,16 +3,16 @@
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   "stats": {
     "summary": {
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-      "classified": 1981,
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+      "title": "AppWorld — 多 App 世界里的交互式代码 agent",
+      "description": "用 AppWorld 理解为什么工具调用 benchmark 需要状态、用户、多个 App 和可执行代码，而不是单轮 API 序列。",
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+      "title": "Mind2Web — 面向任意网站的泛化 web agent 数据集",
+      "description": "用 Mind2Web 理解 web agent 为什么要跨网站、跨领域、跨交互模式评估，而不是只在固定模拟站点里刷分。",
+      "difficulty": "intermediate",
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+      "title": "ToolSandbox — 状态化对话工具调用评测",
+      "description": "用 ToolSandbox 理解为什么工具调用 agent 需要测状态依赖、信息不足和多轮用户反馈，而不是只测单轮函数参数。",
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diff --git a/data/review-receipts/papers/webarena.json b/data/review-receipts/papers/webarena.json
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diff --git a/src/content/docs/about.md b/src/content/docs/about.md
index f066f34a7..c66420e08 100644
--- a/src/content/docs/about.md
+++ b/src/content/docs/about.md
@@ -14,7 +14,7 @@ sidebar:
 
 写到今天的硬数字：
 
-- **1067 篇论文笔记** + **961 篇项目笔记**，合计 **2000+ 篇**
+- **1071 篇论文笔记** + **961 篇项目笔记**，合计 **2000+ 篇**
 - 横跨 19 个主题：分布式系统 76 / 编程语言 76 / 数据库 47 / 操作系统 46 / 机器学习 44 / 区块链 44 / 后端 API 40 / 基础设施 38 / 网络协议 37 / 图形学 36 / 形式化方法 27 / 通信 27 / 信息检索 25 / Agent 24 / CLI 23 / NLP 11 / 编译器 11 / 等
 - 近 30 天集中产出：基础设施（444 commits）、编译器与 PL（72）、自演化 Agent（10+ 新建）、分布式（47）、区块链（44）
 
diff --git a/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-01.md b/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-01.md
index 981c0e9e5..960b3b0f1 100644
--- a/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-01.md
+++ b/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-01.md
@@ -19,6 +19,7 @@ sidebar:
 | [Agentless — 反 Agent 派的 SWE-bench 解法](/study/papers/agentless/) | `agentless` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [Anthropic Prompt Caching — 让长 prompt 只算一次，后续只付 10%](/study/papers/anthropic-prompt-caching/) | `anthropic-prompt-caching` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [APEX — 给自进化 agent 配一张"策略图"防止它走老路](/study/papers/apex-policy-exploration/) | `apex-policy-exploration` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
+| [AppWorld — 多 App 世界里的交互式代码 agent](/study/papers/appworld/) | `appworld` | intermediate | UNVERIFIED | 用 AppWorld 理解为什么工具调用 benchmark 需要状态、用户、多个 App 和可执行代码，而不是单轮 API 序列 |
 | [AutoGen — 多智能体对话框架](/study/papers/autogen/) | `autogen` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [AWQ — 看激活脸色给权重打折](/study/papers/awq/) | `awq` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [AWQ 2023 — 把 70B 大模型权重压到 35GB](/study/papers/awq-2023/) | `awq-2023` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
@@ -53,6 +54,7 @@ sidebar:
 | [MemGym — 给长程 agent memory 做一间健身房](/study/papers/memgym/) | `memgym` | intermediate | UNVERIFIED | 用 MemGym 区分聊天记忆、执行记忆和可迁移的 agent 经验 |
 | [MetaGPT — 多智能体软件公司](/study/papers/metagpt/) | `metagpt` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [MIND-Skill — 用归纳和演绎双 agent 抽 skill 并保证质量](/study/papers/mind-skill/) | `mind-skill` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
+| [Mind2Web — 面向任意网站的泛化 web agent 数据集](/study/papers/mind2web/) | `mind2web` | intermediate | UNVERIFIED | 用 Mind2Web 理解 web agent 为什么要跨网站、跨领域、跨交互模式评估，而不是只在固定模拟站点里刷分 |
 | [Minerva — 把语言模型拉进数学草稿纸](/study/papers/minerva-2022/) | `minerva-2022` | advanced | UNVERIFIED | 用 Minerva 理解为什么数学推理需要专门的数据、逐步解题和采样验证 |
 | [Misevolution — 自进化 agent 也会"越改越坏"，连顶配模型也躲不过](/study/papers/misevolution-2509/) | `misevolution-2509` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [Mistral 7B — 小模型靠架构细节打出性价比](/study/papers/mistral-7b-2023/) | `mistral-7b-2023` | intermediate | UNVERIFIED | 用 Mistral 7B 理解 grouped-query attention 和 sliding-window attention 如何服务高效开源模型 |
@@ -107,11 +109,9 @@ sidebar:
 | [ToolBench-X — 工具会坏时，agent 还能不能把事做完](/study/papers/toolbench-x/) | `toolbench-x` | intermediate | UNVERIFIED | 用 ToolBench-X 理解 tool-use benchmark 为什么要模拟规格漂移、调用错误、执行失败和结果冲突 |
 | [Toolformer — 教 LLM 自主调用 API](/study/papers/toolformer/) | `toolformer` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [ToolLLM — 用 16000+ API 训练模型进入真实工具世界](/study/papers/toolllm-2023/) | `toolllm-2023` | intermediate | UNVERIFIED | 用 ToolLLM 理解大规模 API 数据集、工具检索和工具评测如何支撑 agent |
+| [ToolSandbox — 状态化对话工具调用评测](/study/papers/toolsandbox/) | `toolsandbox` | intermediate | UNVERIFIED | 用 ToolSandbox 理解为什么工具调用 agent 需要测状态依赖、信息不足和多轮用户反馈，而不是只测单轮函数参数 |
 | [ToxiGen — 用生成模型造隐性仇恨测试集](/study/papers/toxigen-2022/) | `toxigen-2022` | intermediate | UNVERIFIED | 用 ToxiGen 理解安全评测为什么要覆盖隐性、对抗性和群体相关文本 |
 | [Tree of Thoughts — 让 LLM 像下棋一样多想几步再答](/study/papers/tree-of-thoughts-2023/) | `tree-of-thoughts-2023` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [TruthfulQA — 专门问模型容易学人类谬误的问题](/study/papers/truthfulqa-2021/) | `truthfulqa-2021` | intermediate | UNVERIFIED | 用 TruthfulQA 理解语言模型为什么会模仿常见假话而不是坚持事实 |
-| [UL2 — 一个模型同时练完补空、续写和长文本](/study/papers/ul2-2022/) | `ul2-2022` | advanced | UNVERIFIED | 用 UL2 理解 mixture-of-denoisers 如何统一不同语言模型训练范式 |
-| [VeriCache: Turning Lossy KV Cache into Lossless LLM Inference — 有损压缩草稿，无损输出验收](/study/papers/vericache/) | `vericache` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
-| [VisualWebArena — 让网页 agent 真正看见界面](/study/papers/visualwebarena/) | `visualwebarena` | intermediate | UNVERIFIED | 用 VisualWebArena 理解多模态 web agent 为什么不能只读 DOM 文本，还要处理视觉线索 |
 
 [下一组](/study/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02/)
diff --git a/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02.md b/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02.md
index 1cd98d219..c74b4afcd 100644
--- a/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02.md
+++ b/src/content/docs/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: "智能体与 LLM 系统 · 论文 · 第 2 组"
-description: "5 条 智能体与 LLM 系统 Atlas 分块"
+description: "9 条 智能体与 LLM 系统 Atlas 分块"
 sidebar:
   hidden: true
 ---
@@ -9,11 +9,15 @@ sidebar:
 
 [返回论文全景索引](/study/papers-atlas/)
 
-本分块共 5 条，稳定上限为 100 条。
+本分块共 9 条，稳定上限为 100 条。
 
 | 论文 | Slug | 难度 | 可信状态 | 简介 |
 |---|---|---|---|---|
+| [UL2 — 一个模型同时练完补空、续写和长文本](/study/papers/ul2-2022/) | `ul2-2022` | advanced | UNVERIFIED | 用 UL2 理解 mixture-of-denoisers 如何统一不同语言模型训练范式 |
+| [VeriCache: Turning Lossy KV Cache into Lossless LLM Inference — 有损压缩草稿，无损输出验收](/study/papers/vericache/) | `vericache` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
+| [VisualWebArena — 让网页 agent 真正看见界面](/study/papers/visualwebarena/) | `visualwebarena` | intermediate | UNVERIFIED | 用 VisualWebArena 理解多模态 web agent 为什么不能只读 DOM 文本，还要处理视觉线索 |
 | [Voyager — LLM 终身学习智能体](/study/papers/voyager/) | `voyager` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
+| [WebArena — 可复现的真实网页 agent 环境](/study/papers/webarena/) | `webarena` | intermediate | UNVERIFIED | 用 WebArena 理解为什么 web agent 需要功能性网站、真实状态和可验证任务，而不只是静态网页问答 |
 | [WebGPT — 让模型带着浏览器回答问题](/study/papers/webgpt-2021/) | `webgpt-2021` | intermediate | UNVERIFIED | 用 WebGPT 理解检索、引用和人类偏好如何组合成可追溯问答 |
 | [WebXSkill — 给 Web agent 的可执行 skill 是参数化代码 + URL 图索引](/study/papers/webxskill/) | `webxskill` | unknown | UNVERIFIED | 暂无独立描述；可先从标题与正文定位开始。 |
 | [WizardLM — 用 Evol-Instruct 自动变难训练题](/study/papers/wizardlm-2023/) | `wizardlm-2023` | intermediate | UNVERIFIED | 用 WizardLM 理解 instruction 数据不只要多，还要逐步变复杂 |
diff --git a/src/content/docs/career-plan.md b/src/content/docs/career-plan.md
index 397bcd31a..9588b08c8 100644
--- a/src/content/docs/career-plan.md
+++ b/src/content/docs/career-plan.md
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebar:
   order: 1
 ---
 
-> 本页是路径说明。具体笔记见左侧分组；当前规模 2000+ 篇（论文 1067 + 项目 961）。
+> 本页是路径说明。具体笔记见左侧分组；当前规模 2000+ 篇（论文 1071 + 项目 961）。
 
 ## 1. 路径模型的演化
 
diff --git a/src/content/docs/index.md b/src/content/docs/index.md
index 88fd40188..17607ae18 100644
--- a/src/content/docs/index.md
+++ b/src/content/docs/index.md
@@ -144,7 +144,7 @@ head:
 </dl>
   </div>
 
-  <p class="study-muted"><strong>当前规模：</strong>1067 篇论文 + 961 个项目 = 2028 篇笔记，按 19 个主题组织。数量已移出首屏，只作为覆盖面证据。</p>
+  <p class="study-muted"><strong>当前规模：</strong>1071 篇论文 + 961 个项目 = 2032 篇笔记，按 19 个主题组织。数量已移出首屏，只作为覆盖面证据。</p>
 </section>
 
 <section class="study-section">
diff --git a/src/content/docs/method.md b/src/content/docs/method.md
index 25902baf8..a6ac51200 100644
--- a/src/content/docs/method.md
+++ b/src/content/docs/method.md
@@ -11,7 +11,7 @@ sidebar:
 
 ## 顶层结论（先看）
 
-- 这套方法跑过 **961 篇项目 + 1067 篇论文 = 2028 篇**笔记，跨 19 个一级主题、约 2028 行写作密度
+- 这套方法跑过 **961 篇项目 + 1071 篇论文 = 2032 篇**笔记，跨 19 个一级主题、约 2032 行写作密度
 - 最常被跳过的层是 **Layer 4 改一处**——但每次跳过都让整篇笔记从"机制"退回"翻译"
 - 真正变成"门面级"反向引用枢纽的笔记（[React](/study/projects/react/) 68 / [[pytorch]] 67 / [[kubernetes]] 66 / [[postgresql]] 66），无一例外都做过 L3+L4 双层
 - L0 / L1 / L2 / L7 即使做得平庸也不致命；L3+L4 任一项缺失 = 整篇笔记掉档
diff --git a/src/content/docs/papers-atlas.md b/src/content/docs/papers-atlas.md
index c37c108a1..2a9a0f14b 100644
--- a/src/content/docs/papers-atlas.md
+++ b/src/content/docs/papers-atlas.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: 论文全景索引
-description: 1067 篇论文的分块地图 · 稳定 taxonomy · 自动生成
+description: 1071 篇论文的分块地图 · 稳定 taxonomy · 自动生成
 sidebar:
   order: 5
   label: 论文全景索引
@@ -12,10 +12,10 @@ sidebar:
 ## 总览
 
 <div class="study-stats-strip">
-  <div><strong>1067</strong><span>论文总数</span></div>
-  <div><strong>1048</strong><span>已有规范主题</span></div>
+  <div><strong>1071</strong><span>论文总数</span></div>
+  <div><strong>1052</strong><span>已有规范主题</span></div>
   <div><strong>19</strong><span>暂未收纳进主题路线</span></div>
-  <div><strong>98.2%</strong><span>分类覆盖率（1048 / 1067，已分类 / 总数）</span></div>
+  <div><strong>98.2%</strong><span>分类覆盖率（1052 / 1071，已分类 / 总数）</span></div>
 </div>
 
 ## 先选一条学习路径
@@ -41,7 +41,7 @@ Atlas 不替代精选路线。零基础读者先从下面六条路径选一条
 
 | 主题 | English | 数量 | 分块 |
 |---|---|---:|---|
-| 智能体与 LLM 系统 | Agents and LLM Systems | 105 | [第 1/2 组](/study/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-01/) · [第 2/2 组](/study/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02/) |
+| 智能体与 LLM 系统 | Agents and LLM Systems | 109 | [第 1/2 组](/study/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-01/) · [第 2/2 组](/study/atlas/papers/topic-papers-agents-and-llm-systems-02/) |
 | NLP 基础与 Scaling | NLP Foundations and Scaling | 114 | [第 1/2 组](/study/atlas/papers/topic-papers-nlp-foundations-and-scaling-01/) · [第 2/2 组](/study/atlas/papers/topic-papers-nlp-foundations-and-scaling-02/) |
 | 计算机视觉 | Computer Vision | 11 | [第 1/1 组](/study/atlas/papers/topic-papers-computer-vision-01/) |
 | 生成模型 / 扩散 | Generative Models and Diffusion | 14 | [第 1/1 组](/study/atlas/papers/topic-papers-generative-models-and-diffusion-01/) |
@@ -79,4 +79,4 @@ Atlas 不替代精选路线。零基础读者先从下面六条路径选一条
 
 - difficulty 未知：1014
 - description 为空：1013
-- sidecar 主键：1067 个唯一 `area::slug`
+- sidecar 主键：1071 个唯一 `area::slug`
diff --git a/src/content/docs/papers-method.md b/src/content/docs/papers-method.md
index 8d5963fbf..6413ae574 100644
--- a/src/content/docs/papers-method.md
+++ b/src/content/docs/papers-method.md
@@ -11,7 +11,7 @@ sidebar:
 
 ## 站点的论文体量
 
-截至 2026-07，论文目录共 1067 篇笔记，覆盖：
+截至 2026-07，论文目录共 1071 篇笔记，覆盖：
 
 - 分布式系统 76 篇（[[paxos-1998]] / [[raft]] / [[lamport-1978]] / [[spanner-2012]]）
 - 编程语言 + 类型论 76 篇（[[hindley-milner]] / [[lambda-calculus]] / [[hoare-logic]]）
diff --git a/src/content/docs/papers-queue.md b/src/content/docs/papers-queue.md
index 104833302..4499f5919 100644
--- a/src/content/docs/papers-queue.md
+++ b/src/content/docs/papers-queue.md
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebar:
   order: 4
 ---
 
-> 站内累计 1067 篇论文笔记，跨 14 个主题。这页不是"待读清单"，是
+> 站内累计 1071 篇论文笔记，跨 14 个主题。这页不是"待读清单"，是
 > **入门指引** —— 每个 topic 给 3-5 篇 pillar 论文 + 一行说明它
 > 为什么是该 topic 的支点。看完一条主线的 pillar，你就拿到了
 > 该 topic 整张反向链接图的入口。
@@ -13,7 +13,7 @@ sidebar:
 ## 怎么用这页
 
 - 不知道某个 topic 从哪读 → 来这里挑该主题 3-5 篇 pillar
-- 想看完整 1067 篇分布与主题地图 → [papers-atlas](/study/papers-atlas/)
+- 想看完整 1071 篇分布与主题地图 → [papers-atlas](/study/papers-atlas/)
 - 想要"如何精读一篇论文"的方法 → [papers-method](/study/papers-method/)
 - 想看跨论文 + 项目的混合阅读节奏 → [queue](/study/queue/)
 
diff --git a/src/content/docs/papers/appworld.md b/src/content/docs/papers/appworld.md
new file mode 100644
index 000000000..d0d93a949
--- /dev/null
+++ b/src/content/docs/papers/appworld.md
@@ -0,0 +1,140 @@
+---
+title: 'AppWorld — 多 App 世界里的交互式代码 agent'
+description: '用 AppWorld 理解为什么工具调用 benchmark 需要状态、用户、多个 App 和可执行代码，而不是单轮 API 序列。'
+来源: 'Trivedi et al., arXiv:2407.18901'
+日期: 2026-07-15
+分类: AI Agent / App Benchmark
+难度: 中级
+difficulty: intermediate
+trust:
+  version: study-v2
+  source_kind: paper
+  note_type: paper
+  canonical_source: https://arxiv.org/abs/2407.18901v1
+  source_authority: AUTHOR_PRIMARY
+  accessed_at: '2026-07-15'
+  publication_id: arXiv:2407.18901
+  source_version: arXiv:2407.18901v1
+  evidence_type: STATIC_ANALYSIS
+  verification_status: UNVERIFIED
+  reviewed_at: '2026-07-15'
+  review_after: null
+  applicable_version: arXiv v1
+---
+
+## 是什么
+
+AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Interactive Coding Agents 是一个评估交互式 coding agent 的环境和 benchmark。它构造了 9 个日常 App、457 个 API、约 100 个虚构用户，以及 750 个自然语言任务。
+
+类比：普通 tool-use benchmark 像让你照菜单调用几个函数；AppWorld 更像给你一部装满 App 的手机和一群虚构用户，让你写代码跨购物、消息、日历、笔记等系统完成任务。
+
+本卡只基于 arXiv v1 和论文静态阅读整理，没有安装 AppWorld Engine，也没有运行任务单测。所有结果保持 `UNVERIFIED`。
+
+## 问题是什么
+
+很多工具调用评测太简单：用户说一句话，模型按顺序调用几个 API，然后看参数是否正确。但真实数字任务往往是状态化、多 App、多用户、多步骤的。比如“给家里买晚饭并通知所有人”，可能要查联系人、查偏好、下单、写消息、处理库存和支付状态。
+
+AppWorld 的问题是：能不能构造一个可控的数字世界，让 agent 必须通过代码和 API 交互完成真实日常任务，并用程序化测试判断结果？
+
+它补上了 [[toolsandbox]] 与 [[webarena]] 之间的一块：不是网页点击，也不只是函数调用，而是用代码操作一组状态化 App。
+
+## 为什么重要
+
+- 它把 tool use 从单 API 序列推进到多 App 状态世界。
+- 它要求 agent 生成有控制流的代码，而不是只填函数参数。
+- 它用虚构用户和数字活动模拟真实生活状态。
+- 它支持程序化 evaluation，比人工看轨迹更稳定。
+- 它解释了为什么后续 agent RL / skill 论文喜欢用 AppWorld 做任务环境。
+
+## 核心方法
+
+| 组件 | 作用 | 我怎么理解 |
+|---|---|---|
+| AppWorld Engine | 9 个 App + 457 APIs | 给 agent 一个可控数字世界 |
+| fictitious users | 约 100 个虚构用户 | 让任务有联系人、偏好和历史状态 |
+| natural tasks | 750 个任务 | 任务不只是函数调用题 |
+| interactive code generation | agent 写代码并迭代执行 | 测规划、编程和环境反馈 |
+| programmatic tests | 自动检查最终状态 | 减少只看轨迹的主观性 |
+
+AppWorld 的关键词是 state。工具调用一旦有状态，顺序、条件判断、异常处理和最终验证都会变重要。
+
+## 论文地形
+
+1. 引言指出现有工具调用 benchmark 过于单步和无状态。
+2. Engine 章节说明 App、API、用户和数据世界如何构造。
+3. Benchmark 章节介绍 750 个任务和测试方式。
+4. Baseline 章节比较交互式 coding agent 的表现。
+5. 分析章节讨论任务复杂度、错误类型和执行反馈。
+
+读这篇时要注意它把 agent 定义成“会写代码操作环境”的系统，而不是只会返回 tool call JSON 的模型。
+
+## 手工 toy 复现
+
+我用一个极小 AppWorld-like 任务手推：
+
+任务：把 Alice 的 Spotify 歌单备份成 CSV，发给 Bob，然后注销 Alice 的音乐账号。
+
+| 子任务 | 需要的 App / API | 难点 |
+|---|---|---|
+| 查 Alice 身份 | contacts / users | 名字到用户 ID |
+| 读取歌单 | music API | 分页和权限 |
+| 生成 CSV | 文件 / 代码 | 数据格式 |
+| 发给 Bob | messaging / email | 联系人解析 |
+| 注销账号 | account API | 顺序和确认 |
+| 验证结果 | tests | 文件、消息、账号状态都要对 |
+
+单轮 tool call 评测很难覆盖这个流程，因为每一步依赖上一步状态。AppWorld 的价值就在于把这种状态链变成可测任务。
+
+## 评测读法
+
+读 AppWorld 结果时，我会重点看三件事：
+
+1. agent 是否能写出可执行代码，而不是只描述流程。
+2. agent 是否会读取环境反馈并修正代码。
+3. 最终测试覆盖的是单个 API 结果，还是跨 App 状态一致性。
+
+如果一个 agent 能在简单 function calling benchmark 上高分，但在 AppWorld 上失败，通常说明它缺少状态建模、控制流和调试能力。
+
+## 踩过的坑
+
+1. **不要把 API 调用当成无状态动作**：真实 App 会记住历史和副作用。
+2. **不要忽略用户模型**：联系人、偏好、权限会改变任务含义。
+3. **不要只看单步准确率**：多步任务里一步错会连锁污染。
+4. **不要让 agent 只写伪代码**：AppWorld 测的是可执行代码和环境交互。
+5. **不要把虚构世界当真实业务**：它可控但仍是模拟环境。
+
+## 与当前工作的连接
+
+今天就能用：设计 tool-use agent 时，要把“状态一致性”写进验收。比如发消息任务不能只看调用了 send，还要看收件人、内容和后续状态。
+
+下个月可以用：如果做内部 agent eval，可以建一个小型 AppWorld：3 个假 App、20 个 API、若干虚构用户，再用测试检查最终状态。
+
+不要照搬：公司真实 App 有权限、隐私和审计要求。模拟世界能训练思路，但不能直接连接真实账户做自由探索。
+
+## 学到什么
+
+- 真正的工具调用难点是状态，而不是 JSON 格式。
+- 交互式 coding agent 需要读反馈、改代码、再执行。
+- AppWorld 是连接 function calling、coding agent 和数字任务自动化的重要 benchmark。
+- 它和 [[toolsandbox]] 互补：ToolSandbox 偏对话式工具使用，AppWorld 偏多 App 代码执行。
+
+## 延伸阅读
+
+- 原文：<https://arxiv.org/abs/2407.18901>
+- 本卡使用版本：<https://arxiv.org/abs/2407.18901v1>
+- [[toolsandbox]]：状态化、对话式工具使用 benchmark。
+- [[toolllm-2023]]：工具学习和 ToolBench 方向。
+- [[toolformer]]：工具使用能力训练的早期路线。
+- [[terminal-bench]]：终端环境里的长程执行评测。
+
+## 关联
+
+- [[toolsandbox]]
+- [[toolllm-2023]]
+- [[toolformer]]
+- [[terminal-bench]]
+- [[mle-bench]]
+
+## 反向链接
+
+<!-- 由 scripts/regen-backlinks.mjs 自动生成 -->
diff --git a/src/content/docs/papers/mind2web.md b/src/content/docs/papers/mind2web.md
new file mode 100644
index 000000000..876406fcb
--- /dev/null
+++ b/src/content/docs/papers/mind2web.md
@@ -0,0 +1,141 @@
+---
+title: 'Mind2Web — 面向任意网站的泛化 web agent 数据集'
+description: '用 Mind2Web 理解 web agent 为什么要跨网站、跨领域、跨交互模式评估，而不是只在固定模拟站点里刷分。'
+来源: 'Deng et al., arXiv:2306.06070'
+日期: 2026-07-15
+分类: AI Agent / Web Dataset
+难度: 中级
+difficulty: intermediate
+trust:
+  version: study-v2
+  source_kind: paper
+  note_type: paper
+  canonical_source: https://arxiv.org/abs/2306.06070v3
+  source_authority: AUTHOR_PRIMARY
+  accessed_at: '2026-07-15'
+  publication_id: arXiv:2306.06070
+  source_version: arXiv:2306.06070v3
+  evidence_type: STATIC_ANALYSIS
+  verification_status: UNVERIFIED
+  reviewed_at: '2026-07-15'
+  review_after: null
+  applicable_version: arXiv v3
+---
+
+## 是什么
+
+Mind2Web: Towards a Generalist Agent for the Web 是一个面向通用 web agent 的数据集和评测工作。它收集了 137 个真实网站、31 个领域、超过 2,000 个开放任务，并配有人类标注的 action sequences。
+
+类比：[[webarena]] 像建一套可复现的训练场；Mind2Web 更像收集很多真实城市里的导航录像。前者强调环境可控，后者强调网站多样性和泛化。
+
+本卡只基于 arXiv v3 和论文静态阅读整理，没有下载 Mind2Web 数据集，也没有训练或评估 web agent。所有结论保持 `UNVERIFIED`。
+
+## 问题是什么
+
+Web agent 如果只在少数模拟网站上训练，很容易学会固定页面结构，而不是学会“任何网站都能看懂”。真实互联网有不同 DOM 结构、按钮命名、表单布局、业务词汇和交互流程。
+
+Mind2Web 的问题是：怎样构造一个足够多样的数据集，让 agent 学到跨网站泛化，而不是记住几个固定环境？
+
+这和 WebArena 形成互补：WebArena 解决“真实 + 可复现环境”，Mind2Web 解决“多网站 + 多领域泛化数据”。
+
+## 为什么重要
+
+- 它把 web agent 的目标从单站点成功推进到跨站点泛化。
+- 它覆盖 137 个网站和 31 个领域，降低模板记忆风险。
+- 它提供人类 action sequences，适合研究 action grounding 和 imitation learning。
+- 它暴露真实网页 HTML 太长、太噪、太动态的问题。
+- 它给后续多模态 web agent 和 generalist web agent 提供了基础数据视角。
+
+## 核心方法
+
+| 组件 | 作用 | 我怎么理解 |
+|---|---|---|
+| open-ended tasks | 用户自然语言任务 | 比固定问答更接近真实需求 |
+| real-world websites | 真实网站而非简化环境 | 保留复杂 DOM 和业务流程 |
+| crowdsourced action sequences | 人类操作轨迹 | 给 agent 学“下一步点哪里” |
+| cross-domain split | 跨网站、跨领域评估 | 测泛化而不是背题 |
+
+Mind2Web 的关键在于 action sequence。它不只告诉模型最终答案，还记录人类如何一步步完成任务。对 web agent 来说，这种轨迹比单条标签更重要。
+
+## 论文地形
+
+1. 引言说明现有 web agent 数据集过窄或过假。
+2. Dataset 章节介绍网站、任务、领域和动作标注。
+3. Modeling 章节探索 LLM 如何基于 HTML / candidates 做 action prediction。
+4. Evaluation 章节设计跨任务、跨网站、跨领域 split。
+5. 分析章节讨论 HTML 长度、候选动作和泛化失败。
+
+读这篇时要关注 split 设计。一个 web agent 在同网站新任务上好，不代表能去陌生网站工作；跨网站、跨领域才是它想测的泛化能力。
+
+## 手工 toy 复现
+
+我用一个小任务模拟 Mind2Web 的 action sequence：
+
+任务：在一个航空网站上查找“下周五从 A 到 B 的最早航班”。
+
+| 人类动作 | agent 要学的东西 |
+|---|---|
+| 点击出发地输入框 | 找到语义匹配元素 |
+| 输入 A | 填表动作 |
+| 点击目的地输入框 | 在相似元素中定位 |
+| 输入 B | 保持任务状态 |
+| 打开日期选择器 | 处理复杂控件 |
+| 选择下周五 | 时间表达转换 |
+| 点击搜索 | 完成流程 |
+| 读取最早航班 | 从结果页抽取目标 |
+
+如果换到酒店网站，按钮、表单、日期控件全变了，但任务结构类似。Mind2Web 要测的就是这种“换网站后还能不能迁移”。
+
+## 评测读法
+
+Mind2Web 的结果不能只看总体 accuracy。更重要的是：
+
+1. 跨 task split 是否明显好于跨 website / cross-domain。
+2. 失败是否来自候选元素召回，还是 action ranking。
+3. HTML 截断和页面噪声对模型影响多大。
+
+如果一个方法在同网站新任务上很强，但跨领域急剧下降，它更像站点脚本增强，不是真正 generalist web agent。
+
+## 踩过的坑
+
+1. **不要把同网站泛化当通用泛化**：页面模板没变时任务容易很多。
+2. **不要忽略候选元素生成**：action prediction 的上限常被候选召回卡住。
+3. **不要把 HTML 当干净输入**：真实网页 DOM 又长又乱。
+4. **不要只学点击序列**：任务理解、状态跟踪和结果验证同样重要。
+5. **不要忘记动态网页**：数据集轨迹是快照，真实运行还会遇到加载和弹窗。
+
+## 与当前工作的连接
+
+今天就能用：做网页自动化时，不要只在一个内部页面上测成功。至少要换页面模板、换字段名、换流程顺序，看 agent 是否仍能泛化。
+
+下个月可以用：如果要积累 web agent 数据，Mind2Web 提醒我们记录完整 action sequence，而不是只保存最终截图和结果。
+
+不要照搬：真实网站数据涉及版权、账号、隐私和变化频率。内部数据集要先定义可采集范围和脱敏规则。
+
+## 学到什么
+
+- web agent 的泛化核心是跨网站、跨领域、跨交互模式。
+- 轨迹数据比单步答案更能训练 agent。
+- Mind2Web 和 [[webarena]] 是两种互补范式：一个偏真实多样数据，一个偏可复现环境。
+- 后续 [[visualwebarena]] 可以看成把视觉 grounding 加进这条线。
+
+## 延伸阅读
+
+- 原文：<https://arxiv.org/abs/2306.06070>
+- 本卡使用版本：<https://arxiv.org/abs/2306.06070v3>
+- [[webarena]]：可复现真实网页环境。
+- [[visualwebarena]]：多模态视觉网页任务。
+- [[webxskill]]：网页 skill 复用。
+- [[react-agent]]：agent 动作循环基础。
+
+## 关联
+
+- [[webarena]]
+- [[visualwebarena]]
+- [[webxskill]]
+- [[react-agent]]
+- [[toolformer]]
+
+## 反向链接
+
+<!-- 由 scripts/regen-backlinks.mjs 自动生成 -->
diff --git a/src/content/docs/papers/toolsandbox.md b/src/content/docs/papers/toolsandbox.md
new file mode 100644
index 000000000..ecc130c3b
--- /dev/null
+++ b/src/content/docs/papers/toolsandbox.md
@@ -0,0 +1,140 @@
+---
+title: 'ToolSandbox — 状态化对话工具调用评测'
+description: '用 ToolSandbox 理解为什么工具调用 agent 需要测状态依赖、信息不足和多轮用户反馈，而不是只测单轮函数参数。'
+来源: 'Lu et al., arXiv:2408.04682'
+日期: 2026-07-15
+分类: AI Agent / Tool Use Benchmark
+难度: 中级
+difficulty: intermediate
+trust:
+  version: study-v2
+  source_kind: paper
+  note_type: paper
+  canonical_source: https://arxiv.org/abs/2408.04682v2
+  source_authority: AUTHOR_PRIMARY
+  accessed_at: '2026-07-15'
+  publication_id: arXiv:2408.04682
+  source_version: arXiv:2408.04682v2
+  evidence_type: STATIC_ANALYSIS
+  verification_status: UNVERIFIED
+  reviewed_at: '2026-07-15'
+  review_after: null
+  applicable_version: arXiv v2
+---
+
+## 是什么
+
+ToolSandbox: A Stateful, Conversational, Interactive Evaluation Benchmark for LLM Tool Use Capabilities 是一个评估 LLM 工具使用能力的 benchmark。它强调三件事：工具有状态、对话是多轮的、评价要看中间里程碑和最终结果。
+
+类比：普通 function calling benchmark 像考“这个函数该传什么参数”；ToolSandbox 更像让客服一边和用户聊天，一边查系统、改系统、处理用户改口，还要确保每一步没有把状态搞乱。
+
+本卡只基于 arXiv v2 和论文静态阅读整理，没有运行 ToolSandbox 环境，也没有执行任何工具轨迹。所有结论保持 `UNVERIFIED`。
+
+## 问题是什么
+
+早期工具调用评测常常是 stateless：给模型一个用户请求，模型输出一个函数名和参数，评分器比对答案。但真实工具使用有状态和对话：用户会补充信息，工具结果会改变后续可用信息，某些任务缺必要参数，模型应该追问而不是乱调用。
+
+ToolSandbox 的问题是：如何系统评估 LLM agent 在状态化、多轮、可交互工具环境里的能力？
+
+这和 [[appworld]] 很接近，但角度不同。AppWorld 更强调写代码操作多个 App；ToolSandbox 更强调 conversational tool use：用户模拟器、状态依赖、信息不足和轨迹中的动态评价。
+
+## 为什么重要
+
+- 它把 tool use 从单轮参数匹配推进到多轮对话执行。
+- 它显式测试 state dependency：先前工具调用会改变后续世界。
+- 它包含 insufficient information：信息不足时 agent 应该追问。
+- 它用 user simulator 支持 on-policy conversational evaluation。
+- 它比离线轨迹重放更接近真实 agent 产品。
+
+## 核心方法
+
+| 组件 | 作用 | 工程直觉 |
+|---|---|---|
+| stateful tool execution | 工具调用改变环境状态 | 调用顺序和副作用重要 |
+| user simulator | 模拟多轮用户反馈 | 评估追问和澄清 |
+| dynamic evaluation | 检查中间和最终 milestone | 不只看最后一句 |
+| task categories | State Dependency / Canonicalization / Insufficient Information 等 | 把失败类型拆开 |
+
+ToolSandbox 的贡献不是又加一套函数列表，而是把“工具调用是对话里的状态机”这件事变成 benchmark。
+
+## 论文地形
+
+1. 引言说明单轮、无状态工具评测的不足。
+2. Benchmark 设计介绍工具、状态、用户模拟器和任务类别。
+3. Evaluation strategy 说明如何检查中间与最终里程碑。
+4. Baseline 章节比较开源和闭源模型表现。
+5. 分析章节讨论复杂任务类别为什么仍然困难。
+
+读这篇时，我会把它当作 tool-use 产品测试清单：状态、追问、规范化、错误恢复、最终验证，每一项都能映射到真实客服 / 助手场景。
+
+## 手工 toy 复现
+
+我用一个小型出行助手任务手推 ToolSandbox：
+
+用户：帮我预订明早去机场的车。
+
+| 回合 | agent 应该做什么 | ToolSandbox 能测什么 |
+|---|---|---|
+| 用户没给城市 | 追问出发地 | insufficient information |
+| 用户说“从公司” | 查公司地址 | canonicalization |
+| agent 查天气 / 路况 | 获取外部状态 | tool result integration |
+| agent 预订车辆 | 修改系统状态 | state dependency |
+| 用户改口“改成 7 点” | 修改已有订单 | conversational update |
+| 最终检查订单 | 地址、时间、乘客都匹配 | final milestone |
+
+如果 agent 一开始就乱订，或者用户改口后又新建一个重复订单，这在单轮 function calling 里可能看不出来，但 ToolSandbox 会暴露。
+
+## 评测读法
+
+ToolSandbox 结果要按任务类别读：
+
+1. **State Dependency**：模型是否理解调用副作用。
+2. **Canonicalization**：模型能否把自然语言实体规范成系统实体。
+3. **Insufficient Information**：模型是否会追问，而不是编参数。
+4. **Intermediate Milestones**：模型是否中途已经偏离目标。
+
+这些维度比总分更重要，因为它们对应不同修复策略：加 memory、加 schema、加 clarification policy，或加强工具返回解析。
+
+## 踩过的坑
+
+1. **不要把 tool call JSON 当能力本身**：真实能力在状态和对话里。
+2. **不要默认信息总是足够**：会追问比强行调用更安全。
+3. **不要忽略中间里程碑**：最后失败时，定位哪一步错很关键。
+4. **不要只重放固定轨迹**：on-policy 对话能暴露模型自己的决策错误。
+5. **不要把工具结果当纯文本**：工具结果往往改变后续可用动作。
+
+## 与当前工作的连接
+
+今天就能用：做工具调用 agent 时，给每个工具任务加“信息不足”用例，明确什么时候必须追问。
+
+下个月可以用：设计内部 eval 时，可以把任务拆成 ToolSandbox 风格的里程碑：参数确认、状态修改、用户改口、最终检查。
+
+不要照搬：公开 sandbox 的工具和用户模拟器不等于真实业务。真实产品还要处理权限、审计、敏感操作和人工确认。
+
+## 学到什么
+
+- 工具调用评测应该关注状态机，不只是函数签名。
+- 多轮用户反馈会显著增加 agent 难度。
+- ToolSandbox 和 [[appworld]] 共同说明：真实工具任务需要可执行环境和动态检查。
+- 对 study 来说，它补齐了 [[toolformer]] 与 [[toolllm-2023]] 之后的评测层。
+
+## 延伸阅读
+
+- 原文：<https://arxiv.org/abs/2408.04682>
+- 本卡使用版本：<https://arxiv.org/abs/2408.04682v2>
+- [[appworld]]：多 App、交互式 coding agent benchmark。
+- [[toolformer]]：工具使用训练路线。
+- [[toolllm-2023]]：ToolBench / ToolLLM 方向。
+- [[agent-planning-benchmark-2026]]：规划维度的 agent 诊断 benchmark。
+
+## 关联
+
+- [[appworld]]
+- [[toolformer]]
+- [[toolllm-2023]]
+- [[agent-planning-benchmark-2026]]
+- [[react-agent]]
+
+## 反向链接
+
+<!-- 由 scripts/regen-backlinks.mjs 自动生成 -->
diff --git a/src/content/docs/papers/webarena.md b/src/content/docs/papers/webarena.md
new file mode 100644
index 000000000..323e867b4
--- /dev/null
+++ b/src/content/docs/papers/webarena.md
@@ -0,0 +1,138 @@
+---
+title: 'WebArena — 可复现的真实网页 agent 环境'
+description: '用 WebArena 理解为什么 web agent 需要功能性网站、真实状态和可验证任务，而不只是静态网页问答。'
+来源: 'Zhou et al., arXiv:2307.13854'
+日期: 2026-07-15
+分类: AI Agent / Web Benchmark
+难度: 中级
+difficulty: intermediate
+trust:
+  version: study-v2
+  source_kind: paper
+  note_type: paper
+  canonical_source: https://arxiv.org/abs/2307.13854v4
+  source_authority: AUTHOR_PRIMARY
+  accessed_at: '2026-07-15'
+  publication_id: arXiv:2307.13854
+  source_version: arXiv:2307.13854v4
+  evidence_type: STATIC_ANALYSIS
+  verification_status: UNVERIFIED
+  reviewed_at: '2026-07-15'
+  review_after: null
+  applicable_version: arXiv v4
+---
+
+## 是什么
+
+WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents 是一个面向网页 agent 的可复现环境和 benchmark。它不是抓几个网页截图让模型回答问题，而是搭建四类功能性网站：电商、论坛、协作软件开发、内容管理，并让 agent 在里面完成真实网页任务。
+
+类比：静态网页 benchmark 像看菜单答题；WebArena 更像把你放进一套可操作的商店、论坛和后台系统，让你真的搜索、点击、提交、改状态。任务是否成功看最终网站状态，而不是看回答文字像不像。
+
+本卡只基于 arXiv v4 和论文静态阅读整理，没有部署 WebArena 环境，也没有跑 browser trajectory。所有 benchmark 结论保持 `UNVERIFIED`。
+
+## 问题是什么
+
+早期 web agent 评测常有两个问题：环境太假，或者不可复现。太假的环境会把网页简化成少量按钮，模型学不到真实页面里的状态、导航和干扰；不可复现的真实网站又会改版、变慢、需要账号，导致实验难比较。
+
+WebArena 的问题是：能不能构造一套既像真实网页、又能稳定复现和自动评分的 agent 环境？
+
+这正好接上上一轮的 [[visualwebarena]]。VisualWebArena 强调视觉 grounding，WebArena 更像底座：先有可操作、可复现、带状态的网站，再谈视觉、多模态和 skill 复用。
+
+## 为什么重要
+
+- 它把 web agent 从静态问答推进到真实状态改变。
+- 它保留多域网站：购物、论坛、开发协作和内容管理。
+- 它能自动检查功能正确性，而不是只看语言输出。
+- 它给后续 [[webxskill]]、[[visualwebarena]] 等工作提供共同环境。
+- 它提醒我们：web agent 的难点是“环境 + 动作 + 验收”，不是单步推理。
+
+## 核心方法
+
+| 设计 | 作用 | 工程直觉 |
+|---|---|---|
+| functional websites | 网站能被真实操作 | agent 的动作会改变状态 |
+| four domains | 覆盖不同网页工作流 | 防止只学会一种页面结构 |
+| external tools / knowledge | 加入地图、用户手册等辅助 | 模拟人类查资料完成任务 |
+| functional correctness | 通过环境状态判定成功 | 让评分落到最终结果 |
+
+WebArena 的关键是可复现。真实互联网太动态，toy 环境太干净；它试图在两者之间找一个工程上能跑、研究上可比的平衡点。
+
+## 论文地形
+
+1. 引言解释真实网页任务和简化环境之间的落差。
+2. Environment 章节说明四类网站、外部工具和知识源。
+3. Benchmark task 章节定义任务、目标和评分。
+4. Baseline 章节展示当前 LLM agent 在环境里的表现。
+5. 分析章节讨论任务失败、动作空间和可复现性问题。
+
+读这篇时不要只看成功率，要看它怎么把“网页”变成一个受控实验对象：服务怎么起、状态怎么改、任务怎么检查、外部知识怎么接入。
+
+## 手工 toy 复现
+
+我用一个极小电商任务手推 WebArena 的验收方式：
+
+任务：给账号 A 购买“低于 50 美元的蓝色鼠标垫”，并把收货地址改成用户手册里指定地址。
+
+| 步骤 | agent 要做什么 | WebArena 视角 |
+|---|---|---|
+| 搜索商品 | 过滤价格和颜色 | 页面导航 + 条件理解 |
+| 读外部手册 | 找到正确地址 | 外部知识使用 |
+| 加入购物车 | 点击并保持状态 | 动作改变网站状态 |
+| 提交订单 | 完成 checkout | 长程执行 |
+| 检查数据库 / 页面状态 | 订单和地址匹配 | 功能正确性 |
+
+如果 agent 最后说“已购买”，但购物车为空，WebArena 会判失败。这就是环境 benchmark 和文本 benchmark 的差别。
+
+## 评测读法
+
+WebArena 结果通常要和三类失败一起读：
+
+1. **导航失败**：找不到正确页面或返回路径。
+2. **状态失败**：点了东西但最终状态不对。
+3. **知识失败**：没有正确使用用户手册、地图或页面外信息。
+
+这三类对产品很有价值，因为它们对应不同修法：改 planner、改 browser tool、改 retrieval，还是改最终验收。
+
+## 踩过的坑
+
+1. **不要把网页当无状态文本**：网页操作会改变购物车、账号和后台记录。
+2. **不要忽略任务验收**：最终状态检查比 agent 汇报更可靠。
+3. **不要低估环境维护成本**：可复现网站需要数据、服务和版本管理。
+4. **不要把 WebArena 成功率当真实互联网成功率**：真实网站还会有登录、验证码、灰度和反爬。
+5. **不要只看 DOM**：这也是 [[visualwebarena]] 后来继续补视觉任务的原因。
+
+## 与当前工作的连接
+
+今天就能用：做浏览器 agent 或 UI 自动化时，先问“最终状态怎么验收”。如果只能看截图或文本回复，评测就容易被话术骗过。
+
+下个月可以用：构造内部 web eval 时，可以参考 WebArena 的四件套：可控服务、初始数据、任务描述、终态检查。
+
+不要照搬：公开 WebArena 的网站类型有限，不覆盖公司内部权限、真实用户数据和安全动作。内部落地要先做脱敏和权限边界。
+
+## 学到什么
+
+- Web agent benchmark 的核心资产是可复现环境。
+- 功能正确性比语言解释更接近真实交付。
+- WebArena 是 [[visualwebarena]] 和 [[webxskill]] 的重要上游。
+- 对 study 图谱来说，它补上了 web agent 环境层的地基。
+
+## 延伸阅读
+
+- 原文：<https://arxiv.org/abs/2307.13854>
+- 本卡使用版本：<https://arxiv.org/abs/2307.13854v4>
+- [[visualwebarena]]：在 WebArena 思路上补视觉 grounding。
+- [[webxskill]]：研究网页技能复用。
+- [[react-agent]]：think-act-observe 循环。
+- [[toolformer]]：工具使用训练路线。
+
+## 关联
+
+- [[visualwebarena]]
+- [[webxskill]]
+- [[react-agent]]
+- [[toolformer]]
+- [[osworld]]
+
+## 反向链接
+
+<!-- 由 scripts/regen-backlinks.mjs 自动生成 -->
diff --git a/src/content/docs/queue.md b/src/content/docs/queue.md
index 1d03e8d37..48b30e0af 100644
--- a/src/content/docs/queue.md
+++ b/src/content/docs/queue.md
@@ -6,7 +6,7 @@ sidebar:
 ---
 
 > 不是"读哪 20 个"的清单，是"先读哪 5 个就能撑起一个领域"的导航。
-> 当前站点 961 篇项目笔记 + 1067 篇论文笔记，凑数没有意义，**取舍**才有。
+> 当前站点 961 篇项目笔记 + 1071 篇论文笔记，凑数没有意义，**取舍**才有。
 > 每个主题给 3-5 个 pillar：反向链接最多、跨主题被引最广、读完能形成判断。
 
 ## 怎么用这页
@@ -189,7 +189,7 @@ PL 理论在论文侧根扎得最深：[[hindley-milner]] / [[lambda-calculus]]
 ## 全景 atlas
 
 - 项目全景（961 篇按主题分组、反向链接热度、消化状态）：[projects-atlas](/study/projects-atlas/)
-- 论文全景（1067 篇按子领域、pillar 标记、未消化队列）：[papers-atlas](/study/papers-atlas/)
+- 论文全景（1071 篇按子领域、pillar 标记、未消化队列）：[papers-atlas](/study/papers-atlas/)
 - 论文推荐入口（与本页平行的论文版导航）：[papers-queue](/study/papers-queue/)
 - 方法论与挑选标准：[about](/study/about/) / [method](/study/method/) / [papers-method](/study/papers-method/)