La Necesidad de un Marco Unificado para la Evaluación de Agentes Basados en LLM
The Necessity of a Unified Framework for LLM-Based Agent Evaluation
February 3, 2026
Autores: Pengyu Zhu, Li Sun, Philip S. Yu, Sen Su
cs.AI
Resumen
Con la llegada de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs), los agentes de propósito general han experimentado avances fundamentales. Sin embargo, evaluar estos agentes presenta desafíos únicos que los distinguen de los benchmarks estáticos de preguntas y respuestas. Observamos que los benchmarks actuales para agentes están fuertemente contaminados por factores externos, incluyendo las indicaciones del sistema (prompts), las configuraciones del conjunto de herramientas y las dinámicas del entorno. Las evaluaciones existentes a menudo dependen de marcos fragmentados y específicos del investigador, donde la ingeniería de prompts para el razonamiento y el uso de herramientas varía significativamente, lo que dificulta atribuir las mejoras de rendimiento al modelo en sí. Además, la falta de datos ambientales estandarizados conduce a errores no rastreables y resultados no reproducibles. Esta falta de estandarización introduce una injusticia y opacidad sustanciales en el campo. Proponemos que un marco de evaluación unificado es esencial para el avance riguroso de la evaluación de agentes. Con este fin, presentamos una propuesta dirigida a estandarizar la evaluación de agentes.
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.