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AI代理(Agentic AI)在复杂任务中的效能评估——基于RE-Bench的实证分析

Effectiveness Assessment of AI Agents in Complex Tasks - An Empirical Analysis Based on RE-Bench


作者:刘颖*
 广东工业大学 广东 揭阳
*通信作者:刘颖;单位:广东工业大学 广东 揭阳
AI应用研究, 2025, 3(1), 0-0;
提交日期 : 2025年01月22日 丨 录用日期 : 2025年02月27日 丨 出版日期 : 2025年06月27日
课题资助:自筹经费,无利益冲突需要说明
引用本文
摘 要:
人工智能(AI)已经成为各领域解决复杂任务的关键工具,其中,AI代理(Agentic AI)以其适应性和自主性,架起了人与复杂问题解决之间的桥梁。然而,如何有效评估AI代理在复杂任务中的效能,是现今亟待解决的问题。本研究基于REBench,一个全新的基准测试平台,开展AI代理效能的实证分析。通过REBench,我们设定了一系列复杂任务,并对众多AI代理进行了评估。结果表明,AI代理在多个复杂任务中表现出色,但在处理某些特定问题时仍存在局限,指出了未来AI代理设计改进的方向。此外,我们还发现,REBench作为一种通用、灵活、公正的AI代理评估工具,已经成功地提供了一个标准化的环境来衡量AI代理的效能。这为AI领域的科研工作者、应用开发者提供了有力的工具,有益于进一步提升AI代理的效能。综合以上结论,本研究对于理解AI代理的潜力以及如何更好地运用它们具有重要的理论和实践意义。
关键词:AI代理; 复杂任务; 效能评估; REBench; AI设计改进
 
Abstract:
Artificial Intelligence (AI) has become a key tool in various fields for solving complex tasks, among which AI agents (Agentic AI) serve as a bridge between humans and complex problem-solving due to their adaptability and autonomy. However, effectively assessing the performance of AI agents in complex tasks remains an urgent issue to address today. This study conducts an empirical analysis of AI agent effectiveness based on RE-Bench, a new benchmarking platform. Through RE-Bench, we set a series of complex tasks and evaluated numerous AI agents. The results indicate that AI agents perform excellently across multiple complex tasks but still exhibit limitations when dealing with certain specific problems, highlighting directions for future design improvements of AI agents. Furthermore, we find that RE-Bench, as a universal, flexible, and fair assessment tool for AI agents, has successfully provided a standardized environment for measuring AI agent effectiveness. This offers a powerful tool for researchers and application developers in the AI field, aiding in further enhancing the performance of AI agents. Overall, this study holds significant theoretical and practical significance for understanding the potential of AI agents and how to better utilize them.
Keywords: AI agents; complex tasks; performance assessment; RE-Bench; AI design improvement
 
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