論文の概要: ACE-Bench: Agent Configurable Evaluation with Scalable Horizons and Controllable Difficulty under Lightweight Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06111v1
- Date: Tue, 07 Apr 2026 17:21:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.963216
- Title: ACE-Bench: Agent Configurable Evaluation with Scalable Horizons and Controllable Difficulty under Lightweight Environments
- Title（参考訳）: ACE-Bench: 軽量環境下でのスケーラブルなホライズンと制御困難性によるエージェント構成可能評価
- Authors: Wang Yang, Chaoda Song, Xinpeng Li, Debargha Ganguly, Chuang Ma, Shouren Wang, Zhihao Dou, Yuli Zhou, Vipin Chaudhary, Xiaotian Han,
- Abstract要約: 既存のベンチマークは、高い環境相互作用のオーバーヘッドと不均衡なタスク水平線と、集計スコアの信頼性を損なう難易度分布に悩まされている。
そこで我々は,ローカルスロット制約とグローバル制約の両方を条件に,エージェントが部分的に完了したスケジュールで隠れスロットを埋めなければならない,統一グリッドベースの計画タスクを中心に構築されたACE-Benchを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.54998750873037
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing Agent benchmarks suffer from two critical limitations: high environment interaction overhead (up to 41\% of total evaluation time) and imbalanced task horizon and difficulty distributions that make aggregate scores unreliable. To address these issues, we propose ACE-Bench built around a unified grid-based planning task, where agents must fill hidden slots in a partially completed schedule subject to both local slot constraints and global constraints. Our benchmark offers fine-grained control through two orthogonal axes: Scalable Horizons, controlled by the number of hidden slots $H$, and Controllable Difficulty, governed by a decoy budget $B$ that determines the number of globally misleading decoy candidates. Crucially, all tool calls are resolved via static JSON files under a Lightweight Environment design, eliminating setup overhead and enabling fast, reproducible evaluation suitable for training-time validation. We first validate that H and B provide reliable control over task horizon and difficulty, and that ACE-Bench exhibits strong domain consistency and model discriminability. We then conduct comprehensive experiments across 13 models of diverse sizes and families over 6 domains, revealing significant cross-model performance variation and confirming that ACE-Bench provides interpretable and controllable evaluation of agent reasoning.
- Abstract（参考訳）: 既存のエージェントベンチマークには、高い環境相互作用のオーバーヘッド(全体の評価時間の最大41%)と、不均衡なタスク水平線と、集計スコアの信頼性を損なう難易度分布の2つの重要な制限がある。
これらの問題に対処するために,エージェントはローカルスロット制約とグローバル制約の両方を条件として,隠れスロットを部分的に完了したスケジュールで満たさなければならない,統一グリッドベースの計画タスクを中心に構築されたACE-Benchを提案する。
我々のベンチマークは2つの直交軸を通じてきめ細かな制御を提供する: 隠されたスロット数によって制御されるスケーラブル・ホライズンと、グローバルに誤解を招くデコイ候補の数を決定するデコイ予算$B$で制御される制御可能なディフューティである。
重要なのは、すべてのツールコールは、軽量環境設計の下で静的なJSONファイルを通じて解決され、セットアップのオーバーヘッドをなくし、トレーニング時間検証に適した高速で再現可能な評価を可能にすることだ。
我々はまず,HとBがタスクの水平と難易度に対する信頼性の高い制御を提供し,ACE-Benchが強いドメイン整合性とモデルの識別可能性を示すことを検証した。
次に、6つのドメインにまたがる多様なサイズと家族の13モデルにわたる総合的な実験を行い、重要なクロスモデル性能の変動を明らかにし、ACE-Benchがエージェント推論の解釈可能かつ制御可能な評価を提供することを確認した。
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