La necessità di un quadro unificato per la valutazione di agenti basati su LLM
The Necessity of a Unified Framework for LLM-Based Agent Evaluation
February 3, 2026
Autori: Pengyu Zhu, Li Sun, Philip S. Yu, Sen Su
cs.AI
Abstract
Con l'avvento dei Large Language Model (LLM), gli agenti a scopo generale hanno registrato progressi fondamentali. Tuttavia, la valutazione di questi agenti presenta sfide uniche che li distinguono dai benchmark statici di domanda-risposta. Osserviamo che gli attuali benchmark per agenti sono fortemente confusi da fattori estranei, inclusi i prompt di sistema, le configurazioni del set di strumenti e le dinamiche ambientali. Le valutazioni esistenti spesso si basano su framework frammentati e specifici del ricercatore, in cui l'ingegneria dei prompt per il ragionamento e l'uso degli strumenti varia significativamente, rendendo difficile attribuire i miglioramenti delle prestazioni al modello stesso. Inoltre, la mancanza di dati ambientali standardizzati porta a errori non tracciabili e risultati non riproducibili. Questa mancanza di standardizzazione introduce una sostanziale iniquità e opacità nel campo. Proponiamo che un framework di valutazione unificato sia essenziale per il progresso rigoroso della valutazione degli agenti. A tal fine, presentiamo una proposta finalizzata a standardizzare la valutazione degli agenti.
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.