論文の概要: ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00132v3
- Date: Thu, 23 Jan 2025 11:22:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:57:16.688721
- Title: ShortcutsBench: A Large-Scale Real-world Benchmark for API-based Agents
- Title（参考訳）: ShortcutsBench: APIベースのエージェントのための大規模実世界のベンチマーク
- Authors: Haiyang Shen, Yue Li, Desong Meng, Dongqi Cai, Sheng Qi, Li Zhang, Mengwei Xu, Yun Ma,
- Abstract要約: textscShortcutsBenchは、実世界の複雑なタスクを解決するためのAPIベースのエージェントの包括的な評価のためのベンチマークである。
textscShortcutsBenchには、Apple Inc.の豊富な実際のAPI、洗練されたユーザクエリ、人間のアノテーションによる高品質なアクションシーケンス、詳細なパラメータフィリング値、システムやユーザから必要な入力を要求するパラメータが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.166156709980112
- License:
- Abstract: Recent advancements in integrating large language models (LLMs) with application programming interfaces (APIs) have gained significant interest in both academia and industry. Recent work demonstrates that these API-based agents exhibit relatively strong autonomy and planning capabilities. However, their ability to handle multi-dimensional difficulty levels, diverse task types, and real-world demands remains unknown. In this paper, we introduce \textsc{ShortcutsBench}, a large-scale benchmark for the comprehensive evaluation of API-based agents in solving real-world complex tasks. \textsc{ShortcutsBench} includes a wealth of real APIs from Apple Inc., refined user queries, human-annotated high-quality action sequences, detailed parameter filling values, and parameters requesting necessary input from the system or user. We revealed how existing benchmarks~/~datasets struggle to accommodate the advanced reasoning capabilities of existing more intelligent LLMs. Moreover, our extensive evaluation of agents built with $5$ leading open-source (size $\geq$ 57B) and $5$ closed-source LLMs (e.g. Gemini-1.5-Pro and GPT-4o-mini) with varying intelligence level reveals significant limitations of existing API-based agents in the whole process of handling complex queries related to API selection, parameter filling, and requesting necessary input from the system and the user. These findings highlight the great challenges that API-based agents face in effectively fulfilling real and complex user queries. All datasets, code, experimental logs, and results are available at \url{https://github.com/EachSheep/ShortcutsBench}.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とアプリケーションプログラミングインターフェース(API)の統合の最近の進歩は、アカデミックと産業の両方において大きな関心を集めている。
最近の研究は、これらのAPIベースのエージェントが比較的強力な自律性と計画能力を持っていることを示している。
しかし、多次元の難易度、多様なタスクタイプ、実世界の要求を扱う能力は未だ不明である。
本稿では,実世界の複雑なタスクを解く上で,APIベースのエージェントを包括的に評価するための大規模ベンチマークである‘textsc{ShortcutsBench} を紹介する。
\textsc{ShortcutsBench} には,Apple Inc. の豊富な実API,洗練されたユーザクエリ,人間のアノテーションによる高品質なアクションシーケンス,詳細なパラメータ充填値,システムやユーザから必要な入力を要求するパラメータなどが含まれている。
既存のベンチマークとデータセットが、既存のよりインテリジェントなLCMの高度な推論能力にどのように適合するかを明らかにした。
さらに、インテリジェンスレベルの異なる5ドルのオープンソース($\geq$57B)と5ドルのクローズドソースLCM(例:Gemini-1.5-ProとGPT-4o-mini)で構築されたエージェントの広範な評価は、API選択、パラメータフィリング、システムとユーザからの必要な入力要求に関する複雑なクエリを処理するプロセス全体において、既存のAPIベースのエージェントの重大な制限を明らかにします。
これらの発見は、実際の複雑なユーザクエリを効果的に実行する上で、APIベースのエージェントが直面する大きな課題を浮き彫りにする。
すべてのデータセット、コード、実験的なログ、そして結果は、 \url{https://github.com/EachSheep/ShortcutsBench}で入手できる。
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