論文の概要: UserBench: An Interactive Gym Environment for User-Centric Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22034v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:34:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.775304
• Title: UserBench: An Interactive Gym Environment for User-Centric Agents
• Title（参考訳）: UserBench: ユーザ中心エージェントのための対話型ジム環境
• Authors: Cheng Qian, Zuxin Liu, Akshara Prabhakar, Zhiwei Liu, Jianguo Zhang, Haolin Chen, Heng Ji, Weiran Yao, Shelby Heinecke, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Huan Wang,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)ベースのエージェントは、推論とツールの使用において、目覚ましい進歩を遂げてきたが、ユーザと積極的にコラボレーションする能力はまだ未熟である。 マルチターン、選好駆動インタラクションにおいてエージェントを評価するために設計されたユーザ中心のベンチマークであるUserBenchを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.77212949007958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs)-based agents have made impressive progress in reasoning and tool use, enabling them to solve complex tasks. However, their ability to proactively collaborate with users, especially when goals are vague, evolving, or indirectly expressed, remains underexplored. To address this gap, we introduce UserBench, a user-centric benchmark designed to evaluate agents in multi-turn, preference-driven interactions. UserBench features simulated users who start with underspecified goals and reveal preferences incrementally, requiring agents to proactively clarify intent and make grounded decisions with tools. Our evaluation of leading open- and closed-source LLMs reveals a significant disconnect between task completion and user alignment. For instance, models provide answers that fully align with all user intents only 20% of the time on average, and even the most advanced models uncover fewer than 30% of all user preferences through active interaction. These results highlight the challenges of building agents that are not just capable task executors, but true collaborative partners. UserBench offers an interactive environment to measure and advance this critical capability.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、推論とツールの使用において驚くべき進歩を遂げ、複雑なタスクを解決した。 しかし、特に目標が曖昧で、進化し、間接的に表現されている場合、ユーザーと積極的に協力する能力はいまだに未熟である。 このギャップに対処するために、マルチターン、嗜好駆動インタラクションにおけるエージェントの評価を目的とした、ユーザ中心のベンチマークであるUserBenchを紹介する。 UserBenchは、未特定の目標から始まり、徐々に好みを明らかにするシミュレートされたユーザーを特徴付けており、エージェントは積極的に意図を明確にし、ツールを使って決定を下す必要がある。 オープン・クローズド・ソース LLM の評価は,タスク完了とユーザアライメントの大幅な切り離しを明らかにした。 例えば、モデルがすべてのユーザの意図と完全に一致した回答を提供するのは、平均的な時間の20%に過ぎず、最も先進的なモデルでさえ、アクティブなインタラクションを通じてすべてのユーザの好みの30%未満を明らかにします。 これらの結果は、有能なタスク実行者だけでなく、真の協力的なパートナーであるエージェントを構築する際の課題を浮き彫りにしている。 UserBenchは、この重要な能力を測定し、前進するためのインタラクティブな環境を提供する。

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