主要观点总结
近日，来自CAMEL AI、KAUST、CMU、斯坦福、清华等高校和机构的研究人员推出了一个跨平台的多模态智能体基准测试CRAB，涉及多模态、多智能体和跨平台能力。CRAB提供了一个全面的交互式的任务评估框架，并引入了一种新型的图评估器来评估多智能体系统的表现。该基准测试包括100个真实世界的任务，旨在更准确地反映多智能体系统在复杂任务中的表现。
关键观点总结
关键观点1: 跨平台多模态智能体基准测试CRAB的推出
涉及多模态、多智能体和跨平台能力；旨在评估多智能体系统在现实场景中的表现
关键观点2: CRAB的特点
提供了全面的交互式的任务评估框架；引入了新型的图评估器来评估多智能体系统的表现；包含多种评估指标如完成率、执行效率和成本效率等。
关键观点3: CRAB的应用
可用于评估多智能体系统在真实场景中的表现，如跨平台任务执行、多轮对话处理等。
关键观点4: 实验内容和结果
在Crab Benchmark-v0中运行多模态模型，选择满足标准的多模态模型进行实验，并给出了部分实验结果。
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新智元报道 编辑：alan 好困 【新智元导读】 近日，来自CAMEL AI、KAUST、CMU、斯坦福、清华等高校和机构的研究人员推出了一个跨平台的多模态智能体基准测试，全面覆盖了Agent系统的真实工作场景。 生成式人工智能取得更快进展的一个障碍是评估。 ——吴恩达 假如你目前正在使用和研究类似CAMEL的多智能体系统，现在已经有了扮演研究者的Agent和负责写论文的Agent，再添加一个事实核查Agent会改善结果吗？ 如果无法有效评估这种更改的影响，就很难确定前进的方向。 当然，从另一个角度来说，有一个令人信服的基准测试用来给大家刷分也是很重要的（狗头）。 近日，来自CAMEL AI、KAUST、清华等高校和机构的研究人员推出了一个跨平台的多模态智能体基准测试——CRAB。 值得一提的是，CAMEL AI团队最早做出了基于 大语言模型的多智能体开源项目
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