怎样全面评估Agent系统？

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现如今Agent开发工具/框架不断出现，但如何全面地对Agent进行评估却很困难，本文就从介绍一些主流的Agent/LLM-as-Agent评估工作来看看是否能得到一些启发。 AgentBench AgentBench 是第一个旨在评估LLM-as-Agent在各种不同环境中的表现的基准测试。它涵盖8个不同的环境（其中5个是首创，另外3个是根据已发布的数据集进行重新编译得到），以更全面地评估LLM在各种场景中作为自主代理运行的能力。 具体如下： 操作系统（OS）：考察 LLM 在 bash 环境进行文件操作、用户管理等能力。 数据库（DB）：考察 LLM 利用 SQL 对给定数据库进行操作的能力。 知识图谱（KG）：考察 LLM 利用工具从知识图谱中获取复杂知识的能力。 卡牌对战（DCG）：考察 LLM 作为玩家，根据规则和状态进行卡牌对战的策略决策能力。 情景猜谜（LTP）：这个游戏需要 LLM 针对谜题进行提问，从而 ………………………………