An Evaluation-Centric Paradigm for Scientific Visualization Agents
作者: Kuangshi Ai, Haichao Miao, Zhimin Li, Chaoli Wang, Shusen Liu
分类: cs.HC, cs.CL, cs.GR
发布日期: 2025-09-18
期刊: 1st Workshop on GenAI, Agents, and the Future of VIS (IEEE VIS Conference 2025)
💡 一句话要点
提出科学可视化Agent的评测范式，促进Agent能力提升与领域创新
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学可视化 多模态大语言模型 Agent评估 基准数据集 自主Agent
📋 核心要点
- 当前科学可视化Agent缺乏统一、全面的评估基准，难以有效衡量Agent性能和促进技术进步。
- 论文倡导建立以评估为中心的范式，通过构建基准数据集和评估指标，驱动Agent的自我改进。
- 论文提供了一个概念验证的评估示例，展示了评估基准在科学可视化Agent开发中的潜在价值。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型（MLLMs）的最新进展使得自主可视化Agent日益成熟，能够将用户意图转化为数据可视化。然而，由于缺乏用于评估真实世界能力的全面、大规模基准，衡量进展和比较不同的Agent仍然具有挑战性，尤其是在科学可视化（SciVis）领域。本文探讨了SciVis Agent所需的各种类型的评估，概述了相关的挑战，提供了一个简单的概念验证评估示例，并讨论了评估基准如何促进Agent的自我改进。我们提倡更广泛的合作，以开发一个SciVis Agent评估基准，该基准不仅可以评估现有能力，还可以推动创新并刺激该领域的未来发展。
🔬 方法详解
问题定义：当前科学可视化（SciVis）Agent的发展迅速，但缺乏一个标准化的、大规模的评估基准。这导致难以客观地比较不同Agent的性能，也阻碍了Agent的自我改进和领域内的创新。现有的评估方法往往是零散的、小规模的，无法全面地反映Agent在真实世界场景中的能力。
核心思路：论文的核心思路是建立一个以评估为中心的范式，通过构建一个全面的SciVis Agent评估基准，来解决上述问题。这个基准应该包含各种类型的评估，能够衡量Agent在不同方面的能力，并提供反馈，从而促进Agent的自我改进。
技术框架：论文提出了一种概念性的评估框架，但并未提供具体的实现细节。框架的核心在于构建一个包含多种评估任务的基准数据集，并设计相应的评估指标。评估过程可以分为以下几个阶段：1) Agent接收用户指令；2) Agent生成可视化结果；3) 评估模块根据预定义的指标对可视化结果进行评估；4) 评估结果反馈给Agent，用于指导Agent的训练和改进。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个以评估为中心的SciVis Agent开发范式。这种范式强调评估的重要性，认为评估不仅是衡量Agent性能的手段，更是驱动Agent自我改进和领域创新的关键。
关键设计：论文并没有提供具体的关键设计细节，例如基准数据集的构建方法、评估指标的设计、以及Agent自我改进的策略。论文只是提供了一个概念性的框架，并呼吁更广泛的合作来共同构建这个评估基准。
📊 实验亮点
论文提供了一个简单的概念验证评估示例，展示了评估基准在科学可视化Agent开发中的潜在价值。虽然没有提供具体的性能数据，但该示例验证了评估驱动的开发模式的可行性，并为未来的研究提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于科学研究、工程设计、教育培训等领域。通过标准化的评估基准，可以促进科学可视化Agent的开发和应用，提高数据分析和可视化的效率，帮助科研人员更好地理解和探索数据，加速科学发现的进程。未来，该研究有望推动科学可视化Agent在各个领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Recent advances in multi-modal large language models (MLLMs) have enabled increasingly sophisticated autonomous visualization agents capable of translating user intentions into data visualizations. However, measuring progress and comparing different agents remains challenging, particularly in scientific visualization (SciVis), due to the absence of comprehensive, large-scale benchmarks for evaluating real-world capabilities. This position paper examines the various types of evaluation required for SciVis agents, outlines the associated challenges, provides a simple proof-of-concept evaluation example, and discusses how evaluation benchmarks can facilitate agent self-improvement. We advocate for a broader collaboration to develop a SciVis agentic evaluation benchmark that would not only assess existing capabilities but also drive innovation and stimulate future development in the field.