論文の概要: The Agent's First Day: Benchmarking Learning, Exploration, and Scheduling in the Workplace Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08173v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 03:09:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.03706
• Title: The Agent's First Day: Benchmarking Learning, Exploration, and Scheduling in the Workplace Scenarios
• Title（参考訳）: エージェントの初日:職場シナリオにおける学習のベンチマーク、探索、スケジューリング
• Authors: Daocheng Fu, Jianbiao Mei, Rong Wu, Xuemeng Yang, Jia Xu, Ding Wang, Pinlong Cai, Yong Liu, Licheng Wen, Botian Shi,
• Abstract要約: 本稿では,新しい環境を継続的に探索する「訓練」エージェントをシミュレートする動的評価環境である方法を紹介する。 従来のベンチマークとは違って,(1)優先度の異なるストリーミングタスクのコンテキストアウェアスケジューリング,(2)能動的探索による幻覚の低減のための巧妙な情報取得,(3)規則に基づく動的生成タスクから一般化戦略を抽出した継続的進化,の3つの側面に沿ってエージェントを評価する。 私たちの研究は、エージェントの信頼性を評価するためのフレームワークを確立し、静的テストから現実的な実運用指向のシナリオに評価をシフトします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.25281365374991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) has advanced workflow automation; however, existing research mainly targets performance upper bounds in static environments, overlooking robustness for stochastic real-world deployment. We identify three key challenges: dynamic task scheduling, active exploration under uncertainty, and continuous learning from experience. To bridge this gap, we introduce \method{}, a dynamic evaluation environment that simulates a "trainee" agent continuously exploring a novel setting. Unlike traditional benchmarks, \method{} evaluates agents along three dimensions: (1) context-aware scheduling for streaming tasks with varying priorities; (2) prudent information acquisition to reduce hallucination via active exploration; and (3) continuous evolution by distilling generalized strategies from rule-based, dynamically generated tasks. Experiments show that cutting-edge agents have significant deficiencies in dynamic environments, especially in active exploration and continual learning. Our work establishes a framework for assessing agent reliability, shifting evaluation from static tests to realistic, production-oriented scenarios. Our codes are available at https://github.com/KnowledgeXLab/EvoEnv
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)の急速な進化により、ワークフローの自動化が進んでいるが、既存の研究は主に静的環境におけるパフォーマンス上の境界を目標にしており、確率的実世界の展開の堅牢性を見越している。 動的タスクスケジューリング、不確実性の下での積極的な探索、経験からの継続的学習の3つの主要な課題を特定します。 このギャップを埋めるために,新しい環境を継続的に探索する「訓練」エージェントをシミュレートする動的評価環境である 'method{} を導入する。 従来のベンチマークとは異なり、<method{} は、(1) 優先度の異なるストリーミングタスクのコンテキストアウェアなスケジューリング、(2) 能動的探索による幻覚を減らすための巧妙な情報取得、(3) ルールベースで動的に生成されたタスクから一般化された戦略を蒸留することによって連続的な進化、という3つの側面に沿ってエージェントを評価する。 実験により、最先端のエージェントは、特に活発な探索と継続的な学習において、動的環境に重大な欠陥があることが示されている。 私たちの研究は、エージェントの信頼性を評価するためのフレームワークを確立し、静的テストから現実的な実運用指向のシナリオに評価をシフトします。 私たちのコードはhttps://github.com/KnowledgeXLab/EvoEnvで利用可能です。

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