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title: 大型語言模型代理評估方法之綜合研究：基準、趨勢與未來展望

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# 大型語言模型代理評估方法之綜合研究：基準、趨勢與未來展望

## 1. 緒論 (Introduction)

大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的崛起標誌著人工智能領域的重大進展。然而，傳統 LLM 多為靜態的文字生成系統，其互動模式受限於單輪的文字輸入與輸出。近年來，一場重要的典範轉移正在發生：LLM 代理（LLM Agents）的出現，將這些模型從靜態的資訊處理器，轉變為能夠在動態環境中自主行動的系統。透過整合規劃（planning）、工具使用（tool use）、記憶（memory）與多步推理（multi-step reasoning）等核心能力，LLM 代理能夠分解複雜任務、與外部世界互動、並在連續的操作中維持狀態，代表著 AI 邁向更高層次自主性的關鍵一步。

隨著代理技術的快速演進，對其進行系統性且可靠的評估，已成為學術界與產業界的迫切需求。有效的評估不僅是衡量技術進展、進行模型比較的基礎，更是確保代理在真實世界應用中能夠安全、高效部署的核心環節。一個健全的評估體系能夠揭示模型的優勢與弱點，指導未來的研究方向，並為風險評估提供可信的依據。

評估 LLM 代理帶來了傳統靜態基準（如 MMLU）所不具備的獨特挑戰。傳統基準主要評測模型在固定數據集上的知識與推理能力。然而，代理的效能體現在其序貫操作（sequential operation）與環境的動態互動中。評估代理不僅需要考量最終結果的正確性，還需審視其決策過程、工具選擇的合理性以及在多變環境中的適應能力，這些新的評估維度對評估方法學提出了更高的要求。

本文旨在提供一份關於 LLM 代理評估方法的全面性學術調查。我們將系統性地梳理現有的評估基準、框架與核心趨勢，深入剖析其設計理念與評估重點。本文的研究目標是為 LLM 代理開發者、應用實踐者以及 AI 研究人員，建立一個清晰的評估知識圖譜。

為達成此目標，本文結構安排如下：第二章將奠定評估方法學的基礎，探討評估任務與環境的分類；第三章將深入分析評估代理核心能力的各類基準；第四章與第五章則分別檢視特定應用領域代理與通用型代理的評估基準；第六章將提煉當前的評估趨勢，識別核心挑戰，並展望未來的研究方向；最後，第七章將對全文進行總結，並強調可靠評估對於代理技術健康發展的重要性。

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## 2. 評估方法學基礎 (Foundations of Evaluation Methodology)

在深入探討具體的評估基準之前，有必要先奠定 LLM 代理評估的理論基礎。設計或選擇一個合適的評估基準，其前提是充分理解評估任務的性質與評估環境的類型。本章節將對這兩大基礎概念進行分類與剖析，為後續的討論提供一個清晰的框架。

### 2.1. 評估任務分類 (Classification of Evaluation Tasks)

評估任務可根據其答案空間的開放程度，根本性地區分為「封閉式」與「開放式」兩類。這兩種分類直接影響了評估的難易度與自動化程度。

- **封閉式任務 (Close-ended Tasks)**：此類任務的特點是潛在答案的數量有限，且通常存在唯一的正確答案。由於答案空間受限，評估過程相對簡單，可以輕易地實現自動化，並採用如準確率（Accuracy）或 F1 分數等標準化指標進行量化評估。
- **開放式任務 (Open-ended Tasks)**：此類任務的答案空間極其廣闊，不存在單一的標準答案，而是存在品質優劣之分。由於無法窮舉所有可能的正確答案，傳統的機器學習指標不再適用。

在開放式任務的框架下，我們可根據其結果的可驗證性，進一步將其劃分為兩類：

- **可驗證任務 (Verifiable Tasks)**：儘管答案空間開放，但其結果可以透過客觀的標準或「神諭」（oracle）來判斷其正確性。例如，「程式碼生成」的結果可以透過單元測試驗證其功能是否正確；「數學證明」的結果可以透過邏輯推演判斷其有效性。
- **不可驗證任務 (Non-verifiable Tasks)**：此類任務缺乏客觀的測試標準或基線答案。例如，「故事創作」的品質評估帶有主觀性。對於這類任務，評估常需依賴成本高昂的「人類評估」（Human Evaluation）或新興的「以 LLM 為評審」（LLM-as-a-Judge）方法。

### 2.2. 評估環境類型 (Types of Evaluation Environments)

評估基準所依賴的環境，可根據其數據是否固定，分為「靜態」與「動態」兩類。這兩者在可重複性、真實性與抗過擬合能力之間存在權衡。

- **靜態基準 (Static Benchmarks)**：此類基準提供一組固定的測試案例，確保了評估結果的可重複性與不同模型之間的直接比較性，如經典的 MMLU。然而，靜態基準的主要風險在於可能面臨「基準飽和」（benchmark saturation）與訓練數據「污染」（contamination）的風險。
- **動態基準 (Dynamic Benchmarks)**：為了克服靜態基準的局限性，動態基準應運而生。此類基準的數據會持續更新或定期重新生成，從而能更好地反映真實世界的數據變化，並降低模型過擬合特定測試集的風險，如 DynaBench。

理解評估任務與環境的基礎分類，是分析現有評估基準如何衡量代理各項能力的必要前提。

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## 3. 代理核心能力評估基準 (Evaluation Benchmarks for Core Agent Capabilities)

LLM 代理的強大效能，建立在一系列相輔相成的基礎能力之上。一個代理系統若要成功執行複雜任務，必須具備規劃、工具使用、自我反思與記憶等核心能力。本章節將深入分析一系
