AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents

要約

大規模言語モデル (LLM) を汎用エージェントとして評価することは、LLM の機能を理解し、実際のアプリケーションへの統合を促進するために不可欠です。
ただし、評価プロセスには大きな課題があります。
主な障害は、特に部分的に観察可能な環境を維持し、複数ラウンドのインタラクションを確保する場合に、統一されたフレームワーク内のさまざまなシナリオにわたるエージェントのパフォーマンスのベンチマークを行うことです。
さらに、現在の評価フレームワークは主に最終的な成功率に焦点を当てており、プロセス中に明らかになる洞察はほとんどなく、モデルの能力を深く理解することができません。
これらの課題に対処するために、先駆的な包括的なベンチマークであり、LLM エージェントの分析評価に特化したオープンソースの評価フレームワークである AgentBoard を導入します。
AgentBoard は、段階的な進歩を捉えるきめ細かい進捗率メトリクスと、インタラクティブな視覚化による多面分析のためのエージェントの簡単な評価を特徴とする包括的な評価ツールキットを提供します。
これは、LLM エージェントの機能と制限を明らかにするだけでなく、そのパフォーマンスの解釈可能性を最前線に押し上げます。
最終的に、AgentBoard は、エージェントの動作をわかりやすくし、より強力な LLM エージェントの開発を加速するための重要なステップとして機能します。

要約(オリジナル)

Evaluating large language models (LLMs) as general-purpose agents is essential for understanding their capabilities and facilitating their integration into practical applications. However, the evaluation process presents substantial challenges. A primary obstacle is the benchmarking of agent performance across diverse scenarios within a unified framework, especially in maintaining partially-observable environments and ensuring multi-round interactions. Moreover, current evaluation frameworks mostly focus on the final success rate, revealing few insights during the process and failing to provide a deep understanding of the model abilities. To address these challenges, we introduce AgentBoard, a pioneering comprehensive benchmark and accompanied open-source evaluation framework tailored to analytical evaluation of LLM agents. AgentBoard offers a fine-grained progress rate metric that captures incremental advancements as well as a comprehensive evaluation toolkit that features easy assessment of agents for multi-faceted analysis through interactive visualization. This not only sheds light on the capabilities and limitations of LLM agents but also propels the interpretability of their performance to the forefront. Ultimately, AgentBoard serves as a significant step towards demystifying agent behaviors and accelerating the development of stronger LLM agents.

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