論文の概要: AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20730v3
• Date: Fri, 30 Jan 2026 09:18:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 14:22:45.30623
• Title: AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts
• Title（参考訳）: AgentLongBench: 環境ロールアウトによる長期エージェントの制御可能なロングベンチマーク
• Authors: Shicheng Fang, Yuxin Wang, Xiaoran Liu, Jiahao Lu, Chuanyuan Tan, Xinchi Chen, Yining Zheng, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: 我々は、横方向思考パズルに基づく環境ロールアウトによるエージェントの評価を行うtextbfAgentLongBenchを紹介した。 このフレームワークは、知識集約的で知識のないシナリオにまたがる厳密な相互作用の軌跡を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.33143446024485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution of Large Language Models (LLMs) into autonomous agents necessitates the management of extensive, dynamic contexts. Current benchmarks, however, remain largely static, relying on passive retrieval tasks that fail to simulate the complexities of agent-environment interaction, such as non-linear reasoning and iterative feedback. To address this, we introduce \textbf{AgentLongBench}, which evaluates agents through simulated environment rollouts based on Lateral Thinking Puzzles. This framework generates rigorous interaction trajectories across knowledge-intensive and knowledge-free scenarios. Experiments with state-of-the-art models and memory systems (32K to 4M tokens) expose a critical weakness: while adept at static retrieval, agents struggle with the dynamic information synthesis essential for workflows. Our analysis indicates that this degradation is driven by the minimum number of tokens required to resolve a query. This factor explains why the high information density inherent in massive tool responses poses a significantly greater challenge than the memory fragmentation typical of long-turn dialogues.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の自律エージェントへの進化は、広範な動的コンテキストの管理を必要とする。 しかし、現在のベンチマークはほとんど静的であり、非線形推論や反復的フィードバックのようなエージェント環境相互作用の複雑さをシミュレートできない受動的検索タスクに依存している。 これを解決するために, 横方向思考パズルに基づく環境ロールアウトを模擬したエージェントの評価を行う, \textbf{AgentLongBench} を導入する。 このフレームワークは、知識集約的で知識のないシナリオにまたがる厳密な相互作用の軌跡を生成する。 最先端のモデルとメモリシステム(32Kから4Mトークン)による実験では、重大な弱点が明らかにされている。 我々の分析では、この劣化はクエリの解決に必要なトークンの最小数によって引き起こされることを示している。 この要因は、大規模なツール応答に固有の高情報密度が、ロングターンダイアログの典型的なメモリ断片化よりも大きな課題をもたらす理由を説明する。

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