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===== 3.2 段階1：Task Proposal（タスク生成） =====

Magentic-One フレームワークの上で、以下のようにタスクを作ります。Microsoft<ref>{{cite web|title=Microsoft|url=https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/|publisher=microsoft.com|access-date=2025-11-26}}</ref>
* 公開 Web をクロールし、URL をカテゴリ付け（ショッピング、旅行、レストランなど）
* それを「シード」として、 例：映画サイトの URL → 「NYC の AMC Union Square で Downton Abbey Grand Finale のチケットを 2 枚取れ」 のような、実用感のあるタスクを生成。
* さらに、ランダムサンプリングした URL について、 - まず汎用プロンプトでタスク案を作る - LLM エージェントがサイトを探索しながらタスク内容を徐々に具体化

こうして得られたタスクの一部は、新ベンチマーク “WebTailBench” のテストセットとしても公開されます。Microsoft<ref>{{cite web|title=Microsoft|url=https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/fara-7b-an-efficient-agentic-model-for-computer-use/|publisher=microsoft.com|access-date=2025-11-26}}</ref>

: WebTailBench の “Tail” は、
: 「既存ベンチではあまりカバーされていない、現実的だけどニッチなタスク群」
: （求人探し、不動産、価格比較、予約など）を意識している。