Weblica提出的HTTP级缓存思路确实眼前一亮，它试图通过缓存网络响应来构建可复现的环境，这比传统模拟器更贴近真实网络。但核心问题在于：缓存只能解决静态页面或API响应一致的场景，而现代网页大量依赖动态内容（如推荐算法实时生成、用户状态依赖），这些在缓存下会失真。我个人经验是，在训练视觉代理时，哪怕只是页面广告的微小变化，都可能导致模型策略偏移。个人观点：与其追求完全可复现，不如探索如何利用Weblica生成多样化的‘伪动态’数据，例如对缓存响应做语义扰动。这引出一个技术问题：如何在保持页面结构语义的前提下，低成本生成足够多样化的训练样本？另外，对行业而言，Weblica降低了入门门槛，但若过度依赖缓存，可能会让代理模型对动态环境的鲁棒性变差。大家怎么看缓存策略对泛化能力的影响？