简介

IBM和耶鲁研究人员在IJCAI会议上发表LLM智能体评估教程，系统讲解评估方法。教程从基础概念出发，剖析规划、工具调用、自我反思与记忆等核心能力评估方法，针对网页操作、软件工程、对话等不同类型智能体详解评测策略，并盘点通用智能体基准与评测框架。最后展望前沿趋势，指出当前局限，提出未来研究方向，为研究人员和开发者提供全面指导。

---

来自今年的**IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）—A类国际学术会议会上，IBM和耶鲁的研究人员给出了《评估基于LLM的智能体：基础、最佳实践与开放挑战》教程。**

大型语言模型（LLM）智能体的飞速发展，引发了人们对其评测的极大兴趣，也带来了新的挑战与机遇。本教程面向背景各异、对智能体、LLM、评测指标或基准几乎零基础的读者，系统讲解 LLM 智能体的评测方法。

先奠定核心概念，再深入剖析衡量关键“智能体能力”的代表性基准——规划、工具调用、自我反思与记忆。随后，针对不同种类的智能体（网页操作、软件工程、对话、科研等），逐一拆解对应的评测策略。教程还会盘点通用型智能体的多技能基准与排行榜，并梳理主流开发者常用的评测框架。最后，我们将展望前沿趋势、指出当前局限，并提出未来研究方向。

全文共226页，从以下多个角度对大语言模型智能体评估进行了全面综述：

第一部分：LLM智能体评估介绍（20分钟）

• 前置知识：LLM、智能体、LLM作为评估者、基准测试
• 什么是LLM智能体？它们为什么重要？
• 从静态LLM到自主交互系统的转变。
• 为什么可靠的评估对实际部署至关重要？

第二部分：评估基础智能体能力（40分钟）
我们将讨论四大核心智能体能力：规划与多步骤推理、函数调用与工具使用、自我反思和记忆。每项能力的评估内容包括：

• 能力概述及其重要性
• 评估该能力的挑战
• 常见评估方法（数据集、度量标准、基准测试）

基准测试示例：

• 规划与多步骤推理：GSM8K、HotpotQA、PlanBench
• 函数调用与工具使用：ToolBench、API-Bank、BFCL
• 自我反思：LLF-Bench、LLM-Evolve
• 记忆：ReadAgent、MemGPT、StreamBench

第三部分：评估应用特定智能体（45分钟）
我们将回顾一些主要的应用特定智能体。每种类型的智能体评估包括：

• 智能体类型概述、范围、任务及其现实应用
• 评估该类型智能体的挑战
• 常见评估方法（数据集、度量标准、环境）

基准测试示例：

• Web智能体：MiniWob、WebShop、WebArena
• 软件工程智能体：HumanEval、SWE-bench、IT-Bench
• 科学智能体：ScienceQA、AAAR-1.0、CORE-Bench
• 对话智能体：MultiWOZ、ABCD、τ-Bench

第四部分：通用智能体评估（25分钟）

• 评估不同技能的智能体，不仅限于特定应用
• 基准测试：GAIA、AgentBench、OSWorld
• 聚焦多步骤推理、问题解决与工具使用

第五部分：智能体评估框架（40分钟）

• 框架作为开发、完善和持续监控的工具
• 当前框架中的评估特性与能力：

• 多层次粒度
• 数据生成
• A/B比较

• 当前能力中的主要缺口
• 类Gym环境：控制的动态仿真环境

第六部分：关键见解与未来方向（25分钟）

• 当前趋势：向具有挑战性、现实和实时的基准测试转变
• 未来方向：

• 使用标准化度量标准进行细粒度评估
• 成本与效率度量
• 扩展与自动化评估
• 安全性与合规性
• 可靠智能体评估在各行业中的应用
• 负责任的AI开发与部署的重要性

第七部分：开放讨论（15分钟）

目标受众与前提条件
本教程将展示当前的最新进展与前沿研究，但也适合入门级听众。

前提条件：

• 熟悉大型语言模型（LLM）及其能力
• 对智能体的基本了解，包括其角色与功能

本教程最适合以下人群：

• 对智能体评估不熟悉的研究人员
• 曾在智能体评估的某个方面有所研究，但不熟悉整体框架的研究人员
• 处理评估挑战的基准开发人员
• 在特定领域应用中部署智能体的从业人员
• 广泛研究LLM智能体当前能力、风险与局限性的研究人员

AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓