論文の概要: Towards Outcome-Oriented, Task-Agnostic Evaluation of AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08242v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:48:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.714998
• Title: Towards Outcome-Oriented, Task-Agnostic Evaluation of AI Agents
• Title（参考訳）: AIエージェントのアウトカム指向・タスク非依存評価に向けて
• Authors: Waseem AlShikh, Muayad Sayed Ali, Brian Kennedy, Dmytro Mozolevskyi,
• Abstract要約: 白書では、AIエージェントの成果に基づくタスク非依存のパフォーマンス指標11の新たなフレームワークを提案する。 本稿では、ゴール完了率(GCR)、自律度指数(AIx)、マルチステップタスクレジリエンス(MTR)、ビジネスインパクト効率(BIE)などの指標を紹介する。 この結果から, エージェント設計の相違が顕著であり, ハイブリットエージェントを一貫した高性能モデルとして強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0305173936249623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI agents proliferate across industries and applications, evaluating their performance based solely on infrastructural metrics such as latency, time-to-first-token, or token throughput is proving insufficient. These metrics fail to capture the quality of an agent's decisions, its operational autonomy, or its ultimate business value. This white paper proposes a novel, comprehensive framework of eleven outcome-based, task-agnostic performance metrics for AI agents that transcend domain boundaries. These metrics are designed to enable organizations to evaluate agents based on the quality of their decisions, their degree of autonomy, their adaptability to new challenges, and the tangible business value they deliver, regardless of the underlying model architecture or specific use case. We introduce metrics such as Goal Completion Rate (GCR), Autonomy Index (AIx), Multi-Step Task Resilience (MTR), and Business Impact Efficiency (BIE). Through a large-scale simulated experiment involving four distinct agent architectures (ReAct, Chain-of-Thought, Tool-Augmented, Hybrid) across five diverse domains (Healthcare, Finance, Marketing, Legal, and Customer Service), we demonstrate the framework's efficacy. Our results reveal significant performance trade-offs between different agent designs, highlighting the Hybrid Agent as the most consistently high-performing model across the majority of our proposed metrics, achieving an average Goal Completion Rate of 88.8\% and the highest Return on Investment (ROI). This work provides a robust, standardized methodology for the holistic evaluation of AI agents, paving the way for more effective development, deployment, and governance.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントが業界やアプリケーション全体に普及するにつれて、レイテンシやタイム・ツー・ファースト、トークンスループットといったインフラストラクチャメトリクスのみに基づくパフォーマンス評価が不十分であることが証明されている。 これらのメトリクスは、エージェントの判断の質、運用上の自律性、最終的なビジネス価値を捉えるのに失敗します。 白書では、ドメイン境界を超越するAIエージェントに対して、結果ベースでタスクに依存しない11のパフォーマンスメトリクスの、包括的かつ包括的フレームワークを提案する。 これらのメトリクスは、基盤となるモデルアーキテクチャや特定のユースケースに関わらず、意思決定の品質、自律性の度合い、新たな課題への適応性、提供する具体的なビジネス価値に基づいてエージェントを評価することができるように設計されています。 本稿では、ゴール完了率(GCR)、自律度指数(AIx)、マルチステップタスクレジリエンス(MTR)、ビジネスインパクト効率(BIE)などの指標を紹介する。 4つの異なるエージェントアーキテクチャ(ReAct、Chain-of-Thought、Tool-Augmented、Hybrid)を5つの異なるドメイン(ヘルスケア、ファイナンス、マーケティング、法務、顧客サービス)で組み合わせた大規模なシミュレーション実験を通じて、このフレームワークの有効性を実証した。 提案した指標の大部分がHybrid Agentであり,平均ゴール完了率88.8\%,最高投資利益率(ROI)を達成している。 この作業は、AIエージェントの全体的な評価のための堅牢で標準化された方法論を提供し、より効率的な開発、デプロイメント、ガバナンスのための道を開く。

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