論文の概要: AgentOrca: A Dual-System Framework to Evaluate Language Agents on Operational Routine and Constraint Adherence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08669v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 17:53:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.930843
- Title: AgentOrca: A Dual-System Framework to Evaluate Language Agents on Operational Routine and Constraint Adherence
- Title（参考訳）: AgentOrca: 操作ルーチンと制約順性に基づく言語エージェントの評価のためのデュアルシステムフレームワーク
- Authors: Zekun Li, Shinda Huang, Jiangtian Wang, Nathan Zhang, Antonis Antoniades, Wenyue Hua, Kaijie Zhu, Sirui Zeng, William Yang Wang, Xifeng Yan,
- Abstract要約: 本稿では,言語エージェントの動作制約やルーチンに対するコンプライアンスを評価するための,デュアルシステムフレームワークであるAgentOrcaを提案する。
本フレームワークは,エージェントの自然言語プロンプトと,それに対応する実行可能コードが,自動検証のための基礎的真理として機能することを通じて,行動制約とルーチンを符号化する。
以上の結果から,o1のような大きな推論モデルではコンプライアンスが良好であり,他のモデルではパフォーマンスが著しく低下していることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.317522790545304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As language agents progressively automate critical tasks across domains, their ability to operate within operational constraints and safety protocols becomes essential. While extensive research has demonstrated these agents' effectiveness in downstream task completion, their reliability in following operational procedures and constraints remains largely unexplored. To this end, we present AgentOrca, a dual-system framework for evaluating language agents' compliance with operational constraints and routines. Our framework encodes action constraints and routines through both natural language prompts for agents and corresponding executable code serving as ground truth for automated verification. Through an automated pipeline of test case generation and evaluation across five real-world domains, we quantitatively assess current language agents' adherence to operational constraints. Our findings reveal notable performance gaps among state-of-the-art models, with large reasoning models like o1 demonstrating superior compliance while others show significantly lower performance, particularly when encountering complex constraints or user persuasion attempts.
- Abstract（参考訳）: 言語エージェントがドメイン間で重要なタスクを段階的に自動化するにつれて、運用上の制約や安全プロトコル内での運用能力が不可欠になる。
ダウンストリームタスク完了におけるこれらのエージェントの有効性は広範な研究によって実証されているが、その操作手順や制約に対する信頼性は未解明のままである。
この目的のために,AgentOrcaを提案する。AgentOrcaは,言語エージェントの運用上の制約やルーチンに対するコンプライアンスを評価するための,デュアルシステムフレームワークである。
本フレームワークは,エージェントの自然言語プロンプトと,それに対応する実行可能コードが,自動検証のための基礎的真理として機能することを通じて,行動制約とルーチンを符号化する。
実世界の5つのドメインを対象としたテストケースの自動生成と評価を通じて、現在の言語エージェントの運用上の制約への順守を定量的に評価する。
特に複雑な制約やユーザ説得の試みに直面する場合,o1のような大きな推論モデルの方が優れたコンプライアンスを示す一方で,パフォーマンスは著しく低下する。
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