大型语言模型的进化速度令人惊叹。我们见证了它们从简单的文本生成工具，逐步演变为能够感知、推理、规划并调用外部工具的智能体（Agent）。这种质的飞跃让LLM开始真正走向复杂任务的解决——无论是自动化办公流程、辅助数据分析，还是多轮对话中的智能决策。
然而，一个关键问题随之浮现：如何科学、系统地评测这些Agent的真实能力？
这并非简单的准确率计算。Agent的工作方式更接近人类：它们需要理解模糊的意图、在多轮交互中保持上下文连贯、灵活选择并调用工具、在动态环境中做出决策。传统的评测方法已经无法满足需求。正因如此，评测基准数据集的设计质量，直接决定了我们能否准确把握Agent的能力边界，也影响着技术迭代的方向。
本文梳理了2023至2025年间，NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP等顶级会议上发表的Agent评测基准研究，重点关注支持多轮对话和工具交互的数据集，并深入探讨数据分析场景下的代表性案例。
Agent评测的核心挑战
在构建高质量的评测基准之前，需要理解Agent评测面临的独特挑战。
首先是任务的开放性与动态性。 与传统NLP任务不同，Agent需要在开放环境中完成目标，其行为路径并非唯一。同一个任务可能有多种合理的完成方式，这使得标准化评测变得复杂。
其次是交互的序列性。 Agent与环境、工具的交互是动态展开的，每一步决策都会影响后续状态。我们不仅要看结果，更要评测过程——Agent是否选择了合理的工具？它的推理链条是否符合逻辑？在遇到错误时能否及时调整？
第三是能力维度的多样性。 一个优秀的Agent需要同时具备推理、规划、工具使用、多轮理解等多项能力。单一维度的测试无法全面反映其实际表现。
正是基于这些挑战，近两年的研究呈现出明显的趋势：从单一任务评测走向多维度综合评测，从静态测试走向动态交互评测，从模拟环境走向真实场景。
以AgentBench为例，它构建了一个多维度、持续演进的评测框架，覆盖8个不同环境，专注于评测LLM在多轮开放式场景中的推理和决策能力。研究揭示了一个有趣的现象：商业模型与开源模型在复杂环境中的性能差距显著，而长期推理、决策制定和指令遵循能力，正是当前Agent发展的主要瓶颈。
多轮对话与工具交互：Agent的核心能力
如果说传统LLM是“问答专家”，那么Agent就是“行动者”。而支撑这种转变的两项关键能力，就是多轮对话理解和工具交互。
多轮对话中的上下文把控
真实场景中的交互很少是一次性的。用户的需求往往在对话中逐步明确，Agent需要跟踪历史、理解指代、捕捉意图变化。这种能力的重要性不言而喻，但评测起来并不容易。
InfoQuest这个基准专门针对这一痛点设计。它模拟了开放式信息寻求场景，用户的查询可能包含隐含上下文或模糊表述。Agent需要在不完整信息下主动提问、澄清需求，最终准确获取信息。这种设计更接近真实对话的复杂性。
另一个值得关注的是MINT（Multi-turn Interaction），它聚焦于评测LLM在多轮交互中解决复杂任务的能力，特别强调了工具使用与自然语言理解的协同。
工具调用：从“知道”到“做到”
工具交互能力让Agent从语言模型升级为任务执行者。这不仅仅是调用API那么简单——Agent需要判断何时需要工具、选择最合适的工具、正确构造参数、理解返回结果，并将其整合到任务流程中。
ToolBench是这个领域的里程碑式工作。它包含16,464个真实世界API交互数据，通过自动化方式构建了大规模的工具使用指令数据集。这为评测和训练Agent的工具操作能力提供了丰富资源。
GTA（General Tool Agents）则将真实性推向了新高度。它的特色在于使用真实用户查询、真实工具和多模态数据，更准确地反映Agent在实际场景中的工具使用表现。
ToolDial聚焦于工具增强型语言模型在多轮对话中的表现，包含13.5k个对话样本，同时评测工具使用的准确性和对话的连贯性。
综合评测的探索
更进一步，一些研究尝试将多轮对话和工具交互能力进行综合评测，构建更全面的能力画像。
AgentBoard提供了一个分析性评测平台，不仅关注任务最终是否完成，更深入分析Agent在多轮交互和工具调用过程中的决策路径和错误类型。这种过程级的分析，对于理解Agent的能力瓶颈和优化方向极具价值。
WorkBench则将评测场景设定在真实工作环境中。它包含一个沙盒环境，内置5个数据库、26个工具和690个任务，涵盖发送邮件、文档处理等常见业务活动。这种设计强调的是Agent在复杂、多工具环境下的综合任务解决能力。
数据分析：Agent应用的重要战场
数据分析是Agent技术最具潜力的应用领域之一。从数据清洗到特征工程，从模型构建到结果解释，整个数据科学工作流的每个环节都可能受益于智能Agent的介入。然而，数据分析任务的复杂性和对领域知识的依赖，也对Agent提出了更高要求。
DataSciBench：为数据科学量身定制的评测基准
DataSciBench的出现填补了这一领域的空白。作为专门面向数据科学能力的综合性评测基准，它的任务设计紧贴真实数据科学工作流，覆盖了从数据理解到报告生成的完整链条。
这个基准的特别之处在于它的任务层次性：
- 数据探索与理解阶段：Agent需要理解数据集结构、识别数据类型、发现潜在模式和异常。这考验的是Agent的数据敏感度和领域知识。
- 数据清洗与预处理阶段：评测重点是Agent处理缺失值、异常值、格式不一致等实际问题的能力。这些看似简单的任务，往往需要结合业务理解做出判断。
- 特征工程阶段：Agent需要根据业务目标和数据特性创建新特征。这不仅是技术能力，更考验Agent的创造性思维。
- 模型构建与评测阶段：Agent要选择合适的算法、完成训练和调优，并科学评测模型性能。
- 结果解释与可视化阶段：Agent需要将分析结果转化为可理解的洞察，生成可视化图表，甚至撰写分析报告。
DataSciBench通过引入真实数据集和开放式问题，挑战Agent在缺乏明确指令时的自主决策能力。更重要的是，它设计了多轮交互场景，模拟真实的数据分析协作过程。
数据分析中的多轮协作模式
让我们看一个典型的数据分析协作场景：
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第一轮：需求澄清
用户：“帮我分析一下销售数据，看看哪些产品最受欢迎。”
Agent识别到需求的模糊性，主动询问：希望分析哪个时间段？“最受欢迎”的衡量标准是什么——销售额、销量还是用户评价？ -
第二轮：数据获取
基于澄清的需求，Agent调用SQL工具从数据库查询相关数据，使用Pandas进行数据聚合和排序。 -
第三轮：初步反馈
Agent展示按销售额排名的产品列表，等待用户进一步指令。 -
第四轮：深化分析
用户：“能把这些产品的销售趋势可视化出来吗？”
Agent调用Matplotlib生成趋势图，并将其呈现给用户。 -
第五轮：结果交付
Agent整合所有分析结果和可视化图表，生成结构化的分析报告。
这种多轮协作模式体现了Agent的真正价值：它不是简单地执行指令，而是在理解意图的基础上，主动提问、灵活调用工具、持续优化输出，最终交付符合需求的分析成果。
这种工作方式对Agent的多项能力提出了综合要求：理解用户意图的对话能力、选择合适工具的决策能力、正确使用工具的技术能力、整合结果的总结能力。DataSciBench正是通过模拟这样的真实场景，全面评测Agent在数据分析领域的实战能力。
未来方向：评测体系的持续演进
回顾近两年的进展，我们看到了Agent评测领域的快速发展：从AgentBench的多维度框架，到ToolBench、GTA等工具使用基准，再到DataSciBench这样的垂直领域评测，研究者们正在构建越来越完善的评测体系。
展望未来，几个方向值得持续关注：
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更贴近真实应用的复杂任务。未来的评测基准可能需要涵盖跨领域知识整合、多模态输入输出处理、需要长期规划和持续学习的任务场景。现实世界的问题往往不会整齐地落在单一领域内。
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更精细化的过程评测。除了任务完成率，我们需要设计能够评测决策路径合理性、工具选择效率、对话自然度等细粒度指标。这些过程性指标能帮助我们更准确地定位Agent的能力短板。
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更高效的自动化评测方法。人工评测成本高昂且难以规模化。开发可靠的自动化评测框架，是推动领域发展的基础设施建设。
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对抗性与安全性评测。Agent在面对模糊指令、矛盾信息或潜在攻击时的表现如何？这关系到技术的可信度和实际部署的可行性。
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垂直领域评测的深化。除了数据分析，金融、医疗、法律等专业领域都有其独特的需求和挑战。针对性的评测基准能更好地推动技术在特定行业的落地。
从“青铜”到“王者”，每个Agent都在自己的能力曲线上进化。而高质量的评测基准，正是帮助我们看清这条进化路径的重要工具。通过科学的评测，我们不仅能了解当前技术的真实水平，更能发现突破的方向，推动Agent从实验室走向千行百业。
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