Die Notwendigkeit eines einheitlichen Rahmens für die Bewertung von LLM-basierten Agenten
The Necessity of a Unified Framework for LLM-Based Agent Evaluation
February 3, 2026
papers.authors: Pengyu Zhu, Li Sun, Philip S. Yu, Sen Su
cs.AI
papers.abstract
Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) haben allgemeine Agenten grundlegende Fortschritte erlebt. Die Bewertung dieser Agenten stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar, die sie von statischen Benchmark-Tests für Frage-Antwort-Systeme unterscheiden. Wir beobachten, dass aktuelle Agenten-Benchmarks stark durch externe Faktoren verzerrt werden, einschließlich System-Prompts, Toolset-Konfigurationen und Umgebungsdynamiken. Bisherige Evaluationen basieren oft auf fragmentierten, forschungsspezifischen Frameworks, bei denen das Prompt-Engineering für Schlussfolgerungen und Tool-Nutzung erheblich variiert. Dies macht es schwierig, Leistungssteigerungen dem Modell selbst zuzuordnen. Zudem führt das Fehlen standardisierter Umgebungsdaten zu nicht nachvollziehbaren Fehlern und nicht reproduzierbaren Ergebnissen. Dieser Mangel an Standardisierung führt zu erheblicher Ungerechtigkeit und Intransparenz in diesem Forschungsbereich. Wir sind der Ansicht, dass ein einheitliches Bewertungsframework für den rigorosen Fortschritt in der Agenten-Evaluation unerlässlich ist. Zu diesem Zweck stellen wir einen Vorschlag vor, der auf die Standardisierung der Agentenbewertung abzielt.
English
With the advent of Large Language Models (LLMs), general-purpose agents have seen fundamental advancements. However, evaluating these agents presents unique challenges that distinguish them from static QA benchmarks. We observe that current agent benchmarks are heavily confounded by extraneous factors, including system prompts, toolset configurations, and environmental dynamics. Existing evaluations often rely on fragmented, researcher-specific frameworks where the prompt engineering for reasoning and tool usage varies significantly, making it difficult to attribute performance gains to the model itself. Additionally, the lack of standardized environmental data leads to untraceable errors and non-reproducible results. This lack of standardization introduces substantial unfairness and opacity into the field. We propose that a unified evaluation framework is essential for the rigorous advancement of agent evaluation. To this end, we introduce a proposal aimed at standardizing agent evaluation.