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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08988v2
• Date: Tue, 14 Apr 2026 01:08:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 14:01:13.22763
• 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、Self-Evolving Evolutionary Agentを定義し、SEAの評価に特化して設計された最初のベンチマークであるSEA-Evalを紹介する。 SEA-Evalは、主要な指標として$SR$と$T$を確立し、シーケンシャルなタスクストリーム設計を通じて進化的ゲイン、進化的安定性、暗黙的なアライメント収束を実現できる。
• 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 across task boundaries. This paper presents the first formal definition of the Self-Evolving Agent (SEA), formalizes the Evolutionary Flywheel as its minimal sufficient architecture, and introduces SEA-Eval -- the first benchmark designed specifically for evaluating SEAs. Grounded in Flywheel theory, SEA-Eval establishes $SR$ and $T$ as primary metrics and enables through sequential task stream design the independent quantification of evolutionary gain, evolutionary stability, and implicit alignment convergence. Empirical evaluation reveals that under identical success rates, token consumption differs by up to 31.2$\times$ across frameworks, with divergent evolutionary trajectories under sequential analysis -- demonstrating that success rate alone creates a capability illusion and that the sequential convergence of $T$ is the key criterion for distinguishing genuine evolution from pseudo-evolution.
• 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、タスク境界を越えて経験を蓄積することができない。 本稿では,SEA (Self-Evolving Agent) の最初の形式的定義を提示し,その最小限のアーキテクチャとして進化型フライホイールを定式化し,SEA-Eval(SEA-Eval) を導入した。 フライホイール理論に基づいて、SEA-Evalは、SR$とT$を主要な指標として定め、進化的ゲイン、進化的安定性、暗黙的なアライメント収束の独立な定量化をシーケンシャルなタスクストリーム設計によって実現している。 実証的な評価によると、同じ成功率の下では、トークンの消費はフレームワーク間で最大31.2$\times$で異なる。

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