論文の概要: Creative Adversarial Testing (CAT): A Novel Framework for Evaluating Goal-Oriented Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23006v1
- Date: Fri, 26 Sep 2025 23:52:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.978818
- Title: Creative Adversarial Testing (CAT): A Novel Framework for Evaluating Goal-Oriented Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: Creative Adversarial Testing (CAT): 目標指向エージェントAIシステムを評価するための新しいフレームワーク
- Authors: Hassen Dhrif,
- Abstract要約: CAT(Creative Adversarial Testing)は、エージェントAIタスクとシステムの意図する目的との間の複雑な関係をキャプチャして分析するために設計された、新しいアプローチである。
我々は、Alexa+オーディオサービスに倣った合成相互作用データを用いて、CATフレームワークを広範囲にシミュレーションすることで検証する。
我々の結果は、CATフレームワークが目標とタスクのアライメントに関する前例のない洞察を提供し、エージェントAIシステムのより効率的な最適化と開発を可能にしていることを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Agentic AI represents a paradigm shift in enhancing the capabilities of generative AI models. While these systems demonstrate immense potential and power, current evaluation techniques primarily focus on assessing their efficacy in identifying appropriate agents, tools, and parameters. However, a critical gap exists in evaluating the alignment between an Agentic AI system's tasks and its overarching goals. This paper introduces the Creative Adversarial Testing (CAT) framework, a novel approach designed to capture and analyze the complex relationship between Agentic AI tasks and the system's intended objectives. We validate the CAT framework through extensive simulation using synthetic interaction data modeled after Alexa+ audio services, a sophisticated Agentic AI system that shapes the user experience for millions of users globally. This synthetic data approach enables comprehensive testing of edge cases and failure modes while protecting user privacy. Our results demonstrate that the CAT framework provides unprecedented insights into goal-task alignment, enabling more effective optimization and development of Agentic AI systems.
- Abstract（参考訳）: Agentic AIは、生成AIモデルの能力向上におけるパラダイムシフトである。
これらのシステムは、大きなポテンシャルとパワーを示す一方で、現在の評価手法は主に、適切なエージェント、ツール、パラメータを特定する際の有効性を評価することに焦点を当てている。
しかしながら、エージェントAIシステムのタスクと、その包括的な目標との整合性を評価する上で、重要なギャップが存在する。
本稿では,エージェントAIタスクとシステムの意図する目的との複雑な関係を捉え解析するための新しいアプローチであるCATフレームワークを紹介する。
我々は、世界中の数百万人のユーザー体験を形作る高度なエージェントAIシステムであるAlexa+オーディオサービスに倣ってモデル化された合成インタラクションデータを用いて、CATフレームワークを広範囲にシミュレーションすることで検証する。
この合成データアプローチは、ユーザのプライバシを保護するとともに、エッジケースと障害モードの包括的なテストを可能にする。
我々の結果は、CATフレームワークが目標とタスクのアライメントに関する前例のない洞察を提供し、エージェントAIシステムのより効率的な最適化と開発を可能にしていることを実証している。
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