基于LLM的代理评估统一框架的必要性

随着大语言模型（LLM）的出现，通用智能体的发展取得了根本性突破。

然而，评估此类智能体面临着独特挑战，使其与静态问答基准测试截然不同。我们观察到，当前智能体基准测试严重受制于诸多外部无关因素，包括系统提示设计、工具集配置以及环境动态变化。

现有评估往往依赖于零散且依赖研究者个人定义的框架，其中针对推理与工具使用的提示工程差异显著，导致难以将性能提升归因于模型自身能力。

此外，由于缺乏标准化的环境数据，常出现错误难以追溯、结果无法复现的问题。这种标准化缺失为该领域带来了严重的公平性与透明度困境。

我们认为，建立统一的评估框架对推动智能体评估的严谨发展至关重要。为此，我们提出一项旨在实现智能体评估标准化的方案。