論文の概要: Entropy-Based Evaluation of AI Agents: A Lightweight Framework for Measuring Behavioral Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05872v2
• Date: Fri, 05 Jun 2026 19:21:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:04.983411
• Title: Entropy-Based Evaluation of AI Agents: A Lightweight Framework for Measuring Behavioral Patterns
• Title（参考訳）: エントロピーに基づくAIエージェントの評価:行動パターン測定のための軽量フレームワーク
• Authors: Olasimbo Ayodeji Arigbabu,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェントのエントロピーに基づく評価を提案する。 インテリジェンスを最終タスク完了として扱うのではなく、EEAはエージェント決定プロセスの構造を研究する。 このフレームワークは、アクションエントロピー、軌道エントロピー、ツールエントロピー、情報ゲイン、探索効率、ロバストネスエントロピーを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI agents are commonly evaluated using task success, reward, latency, and cost. These metrics are useful, but they often miss important aspects of agent behavior: whether an agent explores too much, repeats itself too rigidly, uses tools effectively, reduces uncertainty over time, or remains robust across repeated runs. This paper proposes Entropy-Based Evaluation of AI Agents (EEA), a lightweight framework for measuring agent behavior through entropy. Rather than treating intelligence as only final task completion, EEA studies the structure of the agents decision process. The framework introduces action entropy, trajectory entropy, tool entropy, information gain, exploration efficiency, and robustness entropy. These metrics are intended to complement, not replace, traditional evaluation methods. We also present a practical Python implementation designed to integrate with agent frameworks such as LangChain, Google ADK, custom agent loops, and stored observability traces.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、タスクの成功、報酬、レイテンシ、コストを使って一般的に評価される。 これらの指標は有用であるが、エージェントの振る舞いの重要な側面を見逃すことがしばしばある。エージェントが過剰に探索しすぎるか、自分自身を厳格に繰り返すか、ツールを効果的に使用するか、時間とともに不確実性を減らすか、繰り返し実行される間に堅牢なままである。 本稿では,エージェントの挙動をエントロピーで測定する軽量なフレームワークである,エントロピーに基づくAIエージェントの評価(EEA)を提案する。 インテリジェンスを最終タスク完了として扱うのではなく、EEAはエージェント決定プロセスの構造を研究する。 このフレームワークは、アクションエントロピー、軌道エントロピー、ツールエントロピー、情報ゲイン、探索効率、ロバストネスエントロピーを導入している。 これらの指標は従来の評価手法を補完するものではなく、置き換えることを意図している。 また、LangChain、Google ADK、カスタムエージェントループ、ストアドオブザーバビリティトレースといったエージェントフレームワークとの統合のために設計された実用的なPython実装も提示する。

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