論文の概要: FlowBench: Revisiting and Benchmarking Workflow-Guided Planning for LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14884v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 06:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:33:07.215605
• Title: FlowBench: Revisiting and Benchmarking Workflow-Guided Planning for LLM-based Agents
• Title（参考訳）: FlowBench: LLMベースのエージェントのためのワークフローガイドプランニングの再検討とベンチマーク
• Authors: Ruixuan Xiao, Wentao Ma, Ke Wang, Yuchuan Wu, Junbo Zhao, Haobo Wang, Fei Huang, Yongbin Li,
• Abstract要約: ワークフロー誘導計画の最初のベンチマークであるFlowBenchを紹介します。 FlowBenchは6つのドメインから51のシナリオをカバーしている。 以上の結果から,現在のLLMエージェントは良好な計画を立てるためにかなりの改善が必要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.1759086221016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based agents have emerged as promising tools, which are crafted to fulfill complex tasks by iterative planning and action. However, these agents are susceptible to undesired planning hallucinations when lacking specific knowledge for expertise-intensive tasks. To address this, preliminary attempts are made to enhance planning reliability by incorporating external workflow-related knowledge. Despite the promise, such infused knowledge is mostly disorganized and diverse in formats, lacking rigorous formalization and comprehensive comparisons. Motivated by this, we formalize different formats of workflow knowledge and present FlowBench, the first benchmark for workflow-guided planning. FlowBench covers 51 different scenarios from 6 domains, with knowledge presented in diverse formats. To assess different LLMs on FlowBench, we design a multi-tiered evaluation framework. We evaluate the efficacy of workflow knowledge across multiple formats, and the results indicate that current LLM agents need considerable improvements for satisfactory planning. We hope that our challenging benchmark can pave the way for future agent planning research.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのエージェントは、反復的な計画と行動によって複雑なタスクを遂行するために作られた有望なツールとして登場した。 しかし、これらのエージェントは専門知識に満ちたタスクの特定の知識が欠如している場合、望ましくない計画幻覚に陥る。 これを解決するために、外部ワークフロー関連の知識を組み込むことで、計画の信頼性を高めるための予備的な試みが行われた。 約束にもかかわらず、そのような注入された知識は、厳密な形式化と包括的な比較の欠如により、主に非組織化され、形式的に多様である。 これを受けて、ワークフロー知識の異なるフォーマットを形式化し、ワークフロー誘導計画の最初のベンチマークであるFlowBenchを提示します。 FlowBenchは6つのドメインから51のシナリオをカバーしている。 FlowBench上で異なるLCMを評価するために,多層評価フレームワークを設計する。 本研究は,複数のフォーマットにまたがるワークフロー知識の有効性を評価した結果,既存のLCMエージェントは良好な計画を立てるためにかなりの改善が必要であることが示唆された。 我々は、我々の挑戦的なベンチマークが将来のエージェント計画研究の道を開くことを願っている。

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