論文の概要: EvoAgentBench: Benchmarking Agent Self-Evolution via Ability Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05202v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 15:17:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.207558
- Title: EvoAgentBench: Benchmarking Agent Self-Evolution via Ability Transfer
- Title（参考訳）: EvoAgentBench: 能力移行によるベンチマークエージェントの自己進化
- Authors: Xingze Gao, Chuanrui Hu, Hongda Chen, Pengfei Yao, Zhao Wang, Yi Bai, Zhengwei Wu, Yunyun Han, Xiaofeng Cong, Jie Gui, Yafeng Deng, Teng Li,
- Abstract要約: EvoAgentBenchは、Ability-guided Transferによるエージェントの自己進化のベンチマークである。
すべてのテストタスクは、認証されたトレーニングサイドの能力サポートによってバックアップされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.657960361149833
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Agent self-evolution in long-horizon LLM systems is largely procedural: useful experience is not merely stored information, but reusable procedures for searching, debugging, and verification. Yet current evaluations do not isolate this form of transfer. Agent benchmarks test single-episode task solving; memory benchmarks target information retention rather than procedural reuse. We introduce EvoAgentBench, a benchmark for agent self-evolution via Ability-guided transfer across four agentic domains: web research, algorithmic reasoning, software engineering, and knowledge work. EvoAgentBench extracts trace-grounded Abilities from agent executions, canonicalizes them into operational units, and builds domain-specific Ability Graphs linking tasks that share procedural overlap. By design, every test task is backed by verified training-side Ability support. Across a 528/267 train/test split, two scaffolds, and three backbones, curated Ability content transfers reliably across model families, but no current automatic method sustains positive gain in all settings. EvoAgentBench shifts self-evolution evaluation from aggregate accuracy comparison to fine-grained diagnosis of experience encoding, routing, and uptake. The benchmark is publicly available at https://huggingface.co/datasets/EverMind-AI/EvoAgentBench.
- Abstract（参考訳）: 長期LLMシステムにおけるエージェントの自己進化は主に手続き的であり、有用な経験は単に記憶された情報ではなく、検索、デバッグ、検証のための再利用可能な手順である。
しかし、現在の評価では、この形態の転送は分離されていない。
エージェントベンチマークは単相タスク解決をテストする。メモリベンチマークは手続き的な再利用ではなく、情報の保持を目標とする。
EvoAgentBenchは、4つのエージェントドメイン(Webリサーチ、アルゴリズム推論、ソフトウェアエンジニアリング、知識ワーク)にまたがるエージェントの自己進化のためのベンチマークである。
EvoAgentBenchはエージェントの実行からトレース地上アビリティを抽出し、それらを運用ユニットに標準化し、手続き的なオーバーラップを共有するタスクをリンクするドメイン固有のAbility Graphを構築する。
設計上、すべてのテストタスクは、認証されたトレーニングサイドの能力サポートによってバックアップされる。
528/267の列車/テストのスプリット、2つの足場、3つのバックボーン、モデルファミリ間で確実にキュレートされた能力コンテンツ転送があるが、現在の自動手法ではすべての設定で肯定的な利得を維持できない。
EvoAgentBenchは、自己進化評価を集約精度比較から、エンコーディング、ルーティング、取り込みの詳細な診断にシフトする。
ベンチマークはhttps://huggingface.co/datasets/EverMind-AI/EvoAgentBenchで公開されている。
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