LLM智能体评估与基准测试综述

LLM智能体评估与基准测试：一项综述

基于大语言模型（LLM）的智能体的崛起为人工智能应用开辟了新前沿，然而评估这些智能体仍然是一个复杂且发展不足的领域。本综述深入概述了LLM智能体评估这一新兴领域，引入了一个二维分类法，沿以下两个维度组织现有工作：（1）评估目标——评估什么，例如智能体行为、能力、可靠性和安全性；（2）评估过程——如何评估，包括交互模式、数据集和基准测试、指标计算方法以及工具。

除了分类法，还重点指出了企业特定的挑战，例如基于角色的数据访问、可靠性保证的需求、动态和长期交互以及合规性，这些在当前研究中常被忽视。同时确定了未来的研究方向，包括整体性、更现实和可扩展的评估。这项工作旨在为分散的智能体评估领域带来清晰度，并提供系统评估的框架，使研究人员和从业者能够评估LLM智能体以用于实际部署。

主题分类： 机器学习（cs.LG）；人工智能（cs.AI）
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