論文の概要: SEA-Eval: A Benchmark for Evaluating Self-Evolving Agents Beyond Episodic Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08988v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 05:49:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.707121
• Title: SEA-Eval: A Benchmark for Evaluating Self-Evolving Agents Beyond Episodic Assessment
• Title（参考訳）: SEA-Eval: エピソード評価を超えた自己進化型エージェントの評価ベンチマーク
• Authors: Sihang Jiang, Lipeng Ma, Zhonghua Hong, Keyi Wang, Zhiyu Lu, Shisong Chen, Jinghao Zhang, Tianjun Pan, Weijia Zhou, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,デジタルエンボディメントと連続的クロスタスク進化を基礎としたSEA(Self-Evolving Agent)の新たな形式的定義を提案する。 SEA-Evalは2次元にわたるSEA特性を評価するために設計された最初のベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.87618765740484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current LLM-based agents demonstrate strong performance in episodic task execution but remain constrained by static toolsets and episodic amnesia, failing to accumulate experience or optimize strategies across task boundaries. While the Self-Evolving Agent (SEA) paradigm has been previously proposed, this paper contributes a new formal definition of SEA grounded in digital embodiment and continuous cross-task evolution, and introduces SEA-Eval, the first benchmark designed to evaluate SEA characteristics across two dimensions, intra-task execution reliability and long-term evolutionary performance. By organizing tasks into sequential streams and analyzing Success Rate and Token Consumption over time, SEA-Eval quantifies evolutionary gain and structural stability in ways that existing episodic benchmarks cannot. Empirical evaluations reveal a significant evolutionary bottleneck in current state-of-the-art frameworks, where identical success rates mask up to 31.2 times differences in token consumption and divergent evolutionary trajectories under sequential analysis. SEA-Eval provides a rigorous scientific foundation for advancing agents from mere task executors toward genuinely self-evolving digital entities.
• Abstract（参考訳）: 現在のLLMベースのエージェントは、表在的なタスク実行において強いパフォーマンスを示すが、静的なツールセットと表在的なアムネシアによって制約され続けており、経験を蓄積したり、タスク境界を越えて戦略を最適化することができない。 自己進化エージェント(SEA)のパラダイムは以前から提案されてきたが,本論文では,デジタルエンボディメントと連続タスク進化を基盤としたSEAの新たな形式的定義と,2次元にわたるSEA特性の評価を行うための最初のベンチマークであるSEA-Evalを紹介する。 タスクをシーケンシャルストリームに整理し、時間とともに成功率とトークン消費を分析することで、SEA-Evalは、既存のエピソードベンチマークでは不可能な方法で進化的なゲインと構造的安定性を定量化する。 経験的評価は、現在の最先端フレームワークにおいて重要な進化的ボトルネックを示し、同じ成功率が、シーケンシャルな分析の下で、トークン消費と分岐した進化軌道の最大31.2倍の差を隠蔽している。 SEA-Evalは、単なるタスク実行者から真に自己進化するデジタルエンティティへとエージェントを前進させるための厳格な科学基盤を提供する。

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