Orca：通过用户驱动与 AI 辅助的编排跨可塑网页的大规模浏览
人机交互
2026-01-29 v2 人工智能
摘要
基于 Web 的活动跨越多个网页。然而，带有大量标签页的传统浏览器无法支持跨页面的信息操作与综合。尽管近期的 AI 系统实现了全自动的 Web 浏览与信息综合，但它们往往削弱了用户的主控权并阻碍了上下文理解。我们探索了 AI 如何转而增强用户与跨网页内容的交互，并减轻认知与手动操作负担。通过关于信息任务与 Web 浏览挑战的文献综述以及迭代设计过程，我们在原型 Web 浏览器 Orca 中展示了新颖的交互方式。借助 AI，Orca 支持用户驱动的 Web 内容的大规模探索、操作、组织与综合。为实现大规模浏览，网页被视为可塑材料，人类与 AI 可以协作操纵并将其组合成一个可塑的、动态的浏览器级工作区。我们的评估表明，用户的信息觅食意愿增强，控制力提升，并且在更广阔的 Web 信息景观中实现了更灵活的意义建构。
引用
@article{arxiv.2505.22831,
title = {Orca: Browsing at Scale Through User-Driven and AI-Facilitated Orchestration Across Malleable Webpages},
author = {Peiling Jiang and Haijun Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.22831},
year = {2026}
}