AgentQuest: A Modular Benchmark Framework to Measure Progress and Improve LLM Agents

📄 arXiv: 2404.06411v1 📥 PDF

作者: Luca Gioacchini, Giuseppe Siracusano, Davide Sanvito, Kiril Gashteovski, David Friede, Roberto Bifulco, Carolin Lawrence

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-04-09

备注: Accepted at the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT 2024)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AgentQuest框架以提升LLM代理的评估与进展

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 代理评估 模块化框架 多步骤推理 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有的LLM代理评估方法过于狭窄，无法全面反映代理在复杂任务中的表现。
  2. AgentQuest框架通过模块化的基准和评估指标，提供了易于扩展的API，旨在提升LLM代理的评估能力。
  3. 通过两个用例的实验，识别了常见失败点并优化了代理架构，实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的进展促使了对能够解决复杂多步骤推理任务的LLM代理的追求。然而，现有的基准测试往往过于狭窄，仅计算整体任务成功率。为了解决这些问题，本文提出了AgentQuest框架，该框架的基准和评估指标都是模块化的，并且可以通过文档齐全且易于使用的API进行扩展。此外，我们提供了两种新的评估指标，可以可靠地跟踪LLM代理在解决任务过程中的进展。通过两个用例，我们展示了这些指标的实用性，识别了常见的失败点，并优化了代理架构，从而显著提高了性能。我们希望与研究社区共同进一步扩展AgentQuest，并将其开放至https://github.com/nec-research/agentquest。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM代理评估方法的局限性，尤其是它们无法全面评估代理在复杂多步骤任务中的表现。现有方法往往仅关注整体任务成功率，缺乏对代理进展的细致跟踪。

核心思路：AgentQuest框架的核心思路是通过模块化设计，使基准和评估指标能够灵活扩展，从而更全面地评估LLM代理的能力。通过提供新的评估指标，能够更好地跟踪代理在任务解决过程中的进展。

技术框架：AgentQuest框架包括多个模块，主要分为基准模块和评估指标模块。基准模块用于定义任务和测试环境，评估指标模块则提供新的评估标准，能够实时跟踪代理的表现。

关键创新：本文的关键创新在于提出了两种新的评估指标，这些指标能够更准确地反映LLM代理在解决任务过程中的进展，区别于现有方法的单一成功率计算。

关键设计：在设计中，AgentQuest框架采用了易于使用的API，确保研究人员能够方便地扩展基准和指标。此外，框架的文档齐全，便于用户理解和使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，AgentQuest框架通过两个用例识别了LLM代理的常见失败点，并优化了代理架构，最终实现了性能显著提升，具体提升幅度未知。这些结果表明新的评估指标能够有效跟踪代理的进展。

🎯 应用场景

AgentQuest框架具有广泛的应用潜力，尤其是在需要评估和优化LLM代理性能的领域，如智能客服、自动化决策支持和复杂问题求解等。其模块化设计使得研究人员能够根据具体需求进行定制，推动LLM代理技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The advances made by Large Language Models (LLMs) have led to the pursuit of LLM agents that can solve intricate, multi-step reasoning tasks. As with any research pursuit, benchmarking and evaluation are key corner stones to efficient and reliable progress. However, existing benchmarks are often narrow and simply compute overall task success. To face these issues, we propose AgentQuest -- a framework where (i) both benchmarks and metrics are modular and easily extensible through well documented and easy-to-use APIs; (ii) we offer two new evaluation metrics that can reliably track LLM agent progress while solving a task. We exemplify the utility of the metrics on two use cases wherein we identify common failure points and refine the agent architecture to obtain a significant performance increase. Together with the research community, we hope to extend AgentQuest further and therefore we make it available under https://github.com/nec-research/agentquest.