CRAB: 跨平台代理基准测试框架

CRAB(Cross-platform Agent Benchmark)是一个用于构建大语言模型(LLM)代理基准测试环境的开源框架。它由CAMEL-AI团队开发,旨在为LLM代理提供统一的评估标准和测试环境。

主要特性

CRAB具有以下几个突出的特性:

跨平台和多环境支持

CRAB支持在多种环境中部署代理,包括:

内存中运行
Docker容器
虚拟机
分布式物理机

只要环境可以通过Python函数访问,CRAB就可以支持。它为代理提供了一个统一的接口来访问所有这些环境。

简单易用的配置

CRAB采用了Python原生的配置方式:

只需添加@action装饰器就可以定义一个新的动作
通过组合多个动作来定义环境

创新的基准测试套件

CRAB引入了一套新颖的评估方法:

使用直观的Python方式定义任务和相应的评估器
提出了基于图的评估方法,可以提供细粒度的指标

安装和使用

CRAB需要Python 3.10或更新版本。可以通过pip安装:

pip install crab-framework[client]

安装完成后,可以运行示例代码来测试:

export OPENAI_API_KEY=<your api key>
python examples/single_env.py
python examples/multi_env.py

CRAB-Benchmark-v0

CRAB项目还提供了一个名为CRAB-Benchmark-v0的基准测试数据集。该数据集和实验代码位于crab-benchmark-v0目录下。使用前请仔细阅读benchmark教程。

应用场景

CRAB可以应用于多种LLM代理相关的场景:

代理性能评估:使用CRAB构建标准化的测试环境,对不同的LLM代理进行公平对比。
代理开发:开发者可以利用CRAB提供的环境快速迭代和测试自己的代理算法。
多模态研究:CRAB支持视觉、语音等多模态输入,可用于研究跨模态的代理系统。
真实世界模拟:CRAB可以模拟各种真实环境,测试代理在实际应用中的表现。
基准测试:使用CRAB-Benchmark-v0数据集进行标准化的基准测试。

未来发展

CRAB作为一个开源项目,未来将持续发展和完善:

支持更多环境:增加对更多真实世界环境的支持。
改进评估方法:开发更精细和全面的评估指标。
扩展基准数据集:不断扩充CRAB-Benchmark数据集。
提升易用性:优化API设计,提供更多示例和教程。
社区生态:鼓励更多研究者和开发者参与,共同推动LLM代理技术的发展。

CRAB为LLM代理的开发和评估提供了一个强大而灵活的工具。随着LLM技术的快速发展,CRAB将在推动这一领域的标准化和进步方面发挥重要作用。

CRAB logo

CRAB: 跨平台代理基准测试框架