Agent Leaderboard

Agent Leaderboard是一个评估语言模型在复杂场景下有效利用工具能力的排行榜，旨在衡量AI Agent在真实商业场景中的表现。它通过一套标准化的方法，包括模型选择、Agent配置、指标定义（主要采用Tool Selection Quality，简称TSQ）、数据集选取以及评分系统，对各种语言模型进行评估和排名。

核心要点：

• 目标： 衡量AI Agent在真实商业场景下利用工具的能力。
• 评估方法： 使用标准化的prompt和一致的工具访问权限，采用Tool Selection Quality (TSQ)作为主要指标，在多个数据集上进行评估。
• 数据集： 包含BFCL、τ-bench、xLAM和ToolACE等数据集，涵盖数学、娱乐、教育、零售、航空等多个领域，以及API交互。
• 主要指标： Tool Selection Quality (TSQ)，评估模型选择和使用工具的质量。

使用场景：

• 模型选择： 用于比较和选择适合特定业务需求的语言模型。
• 开发指南： 为开发者提供AI Agent实施的关键考虑因素。
• 性能分析： 帮助分析模型性能和功能，了解不同模型在不同场景下的工具选择复杂性。
• 研究和比较： 用于跟踪AI Agent领域的发展，比较不同模型的性能，并深入了解工具选择和使用策略。
• 数据准备： 可以帮助开发人员更好地理解和准备用于训练和评估 AI Agent 的数据。
• 评估和监控： 使用 TSQ 指标，可以评估 Agent 的性能，并监控其随时间的改进。

总而言之，Agent Leaderboard为评估和比较AI Agent在工具利用方面的能力提供了一个平台，并为开发者提供了有价值的洞察，帮助他们构建更有效和强大的AI Agent。