De Noodzaak van een Uniform Kader voor de Evaluatie van op LLM Gebaseerde Agents

The Necessity of a Unified Framework for LLM-Based Agent Evaluation

February 3, 2026

Auteurs: Pengyu Zhu, Li Sun, Philip S. Yu, Sen Su

cs.AI

Samenvatting

Met de opkomst van grootschalige taalmmodellen (LLM's) hebben algemene agents fundamentele vooruitgang geboekt. Het evalueren van deze agents brengt echter unieke uitdagingen met zich mee die hen onderscheiden van statische vraag-antwoordbenchmarks. Wij constateren dat huidige agentbenchmarks sterk worden verstoord door externe factoren, waaronder systeemprompts, toolconfiguraties en omgevingsdynamiek. Bestaande evaluaties zijn vaak gebaseerd op gefragmenteerde, onderzoekerspecifieke raamwerken waarin de promptengineering voor redenering en toolgebruik aanzienlijk varieert, waardoor het moeilijk is prestatiewinst aan het model zelf toe te schrijven. Bovendien leidt het ontbreken van gestandaardiseerde omgevingsdata tot ontraceerbare fouten en niet-reproduceerbare resultaten. Dit gebrek aan standaardisatie introduceert aanzienlijke oneerlijkheid en ondoorzichtigheid in het vakgebied. Wij stellen dat een uniform evaluatieraamwerk essentieel is voor de rigoureuze vooruitgang van agentevaluatie. Daartoe introduceren wij een voorstel gericht op het standaardiseren van agentevaluatie.

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.