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AgentBench入门学习资料汇总 - 首个系统评估LLM作为Agent的基准测试

RayRay
AgentBenchLLM-as-Agent评估框架测试结果任务设置Github开源项目

AgentBench简介

AgentBench是由清华大学等机构开发的首个系统评估LLM作为Agent能力的基准测试。它包含8个不同的环境,覆盖了操作系统、数据库、知识图谱、卡牌游戏等多个领域,全面评估LLM在各种场景下作为智能体的表现。

AgentBench环境概览

主要特点

  1. 多样化环境:包含8个不同任务环境,全面评估LLM能力
  2. 开源代码:在GitHub上开源,方便研究者使用和扩展
  3. 详细文档:提供了完整的使用说明和扩展指南
  4. 排行榜:展示了各种LLM模型在AgentBench上的表现

快速上手

要开始使用AgentBench,可以按照以下步骤操作:

  1. 克隆GitHub仓库:

    git clone https://github.com/THUDM/AgentBench.git

  2. 安装依赖:

    cd AgentBench
pip install -r requirements.txt

  3. 配置模型和任务

  4. 运行评估

详细的配置和运行说明可以参考官方文档。

学习资源

  1. GitHub仓库:包含源代码、文档和使用说明
  2. 论文:详细介绍了AgentBench的设计理念和实验结果
  3. 官方网站:提供最新的排行榜和相关信息

AgentBench排行榜

扩展AgentBench

如果你想为AgentBench添加新的任务或环境,可以参考扩展指南。这为研究者提供了很大的灵活性,可以根据自己的需求定制评估环境。

总结

AgentBench为评估LLM作为智能体的能力提供了一个全面而强大的工具。通过学习和使用AgentBench,研究者和开发者可以更好地理解和改进LLM在实际应用场景中的表现。随着更多模型被评估和新的任务环境被添加,AgentBench将继续推动LLM作为Agent领域的发展。

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