論文の概要: The Necessity of a Unified Framework for LLM-Based Agent Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03238v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 08:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.326866
• Title: The Necessity of a Unified Framework for LLM-Based Agent Evaluation
• Title（参考訳）: LLMに基づくエージェント評価のための統一フレームワークの必要性
• Authors: Pengyu Zhu, Li Sun, Philip S. Yu, Sen Su,
• Abstract要約: 汎用エージェントは基本的な進歩を見てきた。 これらのエージェントを評価すると、静的QAベンチマークと区別する固有の課題が提示される。 エージェント評価の厳格な向上には統一評価フレームワークが不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.631678638677386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of Large Language Models (LLMs), general-purpose agents have seen fundamental advancements. However, evaluating these agents presents unique challenges that distinguish them from static QA benchmarks. We observe that current agent benchmarks are heavily confounded by extraneous factors, including system prompts, toolset configurations, and environmental dynamics. Existing evaluations often rely on fragmented, researcher-specific frameworks where the prompt engineering for reasoning and tool usage varies significantly, making it difficult to attribute performance gains to the model itself. Additionally, the lack of standardized environmental data leads to untraceable errors and non-reproducible results. This lack of standardization introduces substantial unfairness and opacity into the field. We propose that a unified evaluation framework is essential for the rigorous advancement of agent evaluation. To this end, we introduce a proposal aimed at standardizing agent evaluation.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現により、汎用エージェントは基本的な進歩を見てきた。 しかし、これらのエージェントを評価すると、静的QAベンチマークと区別する固有の課題が提示される。 我々は,現在のエージェントベンチマークが,システムプロンプト,ツールセット構成,環境ダイナミクスなど,外部要因によって大きく統合されていることを観察する。 既存の評価は、しばしば断片化された研究者固有のフレームワークに依存しており、推論とツールの使用の素早いエンジニアリングが著しく異なるため、モデル自体のパフォーマンス向上に寄与することは困難である。 さらに、標準化された環境データの欠如は、追跡不能なエラーと再現不能な結果につながる。 この標準化の欠如は、この分野にかなりの不公平さと不透明さをもたらす。 エージェント評価の厳格な向上には統一評価フレームワークが不可欠である。 そこで本研究では,エージェント評価の標準化を目的とした提案を提案する。

関連論文リスト

• Benchmarking Agents in Insurance Underwriting Environments [0.9728664856449597]
  既存のベンチマークは、コードのようなオープンドメインを過度に強調し、狭い精度のメトリクスを使い、真の複雑さを欠いている。 我々は、ドメインエキスパートとの密接なコラボレーションのために設計された、専門家優先のマルチターン保険書記ベンチマークUNDERWRITEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T02:12:11Z)
• Establishing Best Practices for Building Rigorous Agentic Benchmarks [94.69724201080155]
  多くのエージェントベンチマークがタスク設定や報酬設計に問題があることを示す。 このような問題は、エージェントのパフォーマンスを最大100%相対的に過小評価することにつながる可能性がある。 我々はベンチマーク構築経験から要約したガイドラインの集合であるAgentic Benchmark Checklist (ABC)を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T17:35:31Z)
• Garbage In, Reasoning Out? Why Benchmark Scores are Unreliable and What to Do About It [1.6261897792391753]
  我々は、SocialIQa、FauxPas-EAI、ToMiの3つの広く使われている推論ベンチマークの体系的な監査を行う。 ベンチマーク項目と評価手法の両方において,広範な欠陥を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T13:57:28Z)
• Unbiased Evaluation of Large Language Models from a Causal Perspective [19.897724867351315]
  評価バイアスを理論的に定式化し、バイアスのない評価プロトコルの設計に関する貴重な洞察を提供する。 我々は,LLMのより包括的で,偏りのない,解釈可能な評価プロトコルであるUnbiased Evaluatorを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T16:45:18Z)
• More than Marketing? On the Information Value of AI Benchmarks for Practitioners [42.73526862595375]
  学術分野では、公開ベンチマークは一般的に研究の進展を捉えるのに適した指標と見なされた。 製品や政策において、ベンチマークは実質的な決定を下すのに不十分であることがしばしば見出された。 有効なベンチマークは、意味のある実世界の評価を提供し、ドメインの専門知識を取り入れ、スコープと目標の透明性を維持するべきであると結論付けています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-07T03:35:39Z)
• Benchmarks as Microscopes: A Call for Model Metrology [76.64402390208576]
  現代の言語モデル(LM)は、能力評価において新たな課題を提起する。 メトリクスに自信を持つためには、モデルミアロジの新たな規律が必要です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T17:52:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。