近期，由明略科技主办，北京大学、中国科学院自动化研究所、中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心、机器之心联合协办的 WebRetriever 全球挑战赛 受到全球开发者和学界的关注。

因报名热度持续走高及近期多位参赛者的反馈，为给选手预留更充足的组队和环境准备时间，组委会决定将报名截止时间延长至 2026年8月14日24:00（GMT+8）。赛事其他节点安排请以赛事Space内发布的官方通知为准。

截至 8 月 4 日，已有 190 人入驻赛事 Space，130 人完成个人赛事报名，67 支队伍完成组队注册。参赛者来自中国、新加坡、英国、美国、法国、印度等多个国家，覆盖北大、清华、浙大、复旦、上交大、西交大、中科大、电子科大、厦大、北航，以及牛津大学、纽约大学、墨尔本大学、犹他大学等众多海内外高校、科研机构及产业界人士。（高校排名不分先后）

目前，高校科研团队、产业开发者与独立开发者已汇聚同一赛场，共同检验 Web Agent 在真实互联网环境中的端到端任务完成能力。

▶︎ 关于 WebRetriever

WebRetriever 覆盖 800 个真实在线网站、1,550 项跨行业任务,自研 NavEval 框架与人类专家判断一致率达 91.2%，相关论文已被 ECCV 2026 正式接收。

现有评测数据显示，即使是表现最优的单一模型，基础导航成功率、端到端完整任务完成率均不足一半。在赛事采用的最贴近真实部署场的 Protocol III（端到端任务协议）评测中，即便是当前跻身先进模型之一的 Claude Opus 4.8 也仅取得 47.0% 的通过率，国产开源代表 Kimi K3 为 28.0%，Gemini Pro 2.5 为 21.0%。可见，全球最强的通用模型，距离“完成任务”都还有很长的路要走。

对于 Web Agent 而言，抵达目标页面只是第一步，能否理解任务、完成操作并获得正确结果，才是真正需要跨越的难关。这也正是 WebRetriever 全球挑战赛希望测量的能力边界。

▶︎ 学术激励｜参与赛事总结论文，受邀联合作者（Co-author）署名

赛事组委会计划基于本次挑战赛的评测数据与参赛技术方案，撰写赛事总结论文（Challenge Summary Report）并投稿至 AI 领域学术会议或权威期刊。因此，除已公布的现金奖励（本次赛事总奖池为15,000美元）外，对于在赛事中表现突出和方案具有显著算法创新性的优秀团队，将受邀作为论文联合作者参与署名——与组委会一起，在国际学术舞台沉淀 Web Agent 评测的前沿成果。

高手已入场，下一支队伍，等你加入！

▶︎ 相关资源

参赛指南：https://mininglamp-ai.github.io/WebRetriever_Challenge/guide/?lang=zh

赛事主页：https://mininglamp-ai.github.io/WebRetriever_Challenge/

▶︎ 赛程提醒

⏰ 还没完成组队？三步即可锁定参赛资格：

• 注册 Octo 账号 → 填写个人注册表 → 填写组队登记表（需提供至少一个 GitHub 账号用于提测对接）。

• 已注册的参赛者可通过 Octo 消息或注册邮箱查看报名进度，尽早完成组队加入正式比赛群——备赛交流已经火热开启了。