Multi-Mission Tool Bench: Assessing the Robustness of LLM based Agents through Related and Dynamic Missions
作者: Peijie Yu, Yifan Yang, Jinjian Li, Zelong Zhang, Haorui Wang, Xiao Feng, Feng Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-04-03 (更新: 2025-04-16)
💡 一句话要点
提出多任务工具平台，评估LLM智能体在相关动态任务中的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 LLM智能体 多任务学习 鲁棒性评估 动态任务 工具调用 多智能体系统
📋 核心要点
- 现有基准测试主要关注单任务场景，无法有效评估LLM智能体在真实世界复杂多变环境下的鲁棒性。
- 论文提出多任务工具平台，通过构建包含多个相互关联任务的测试用例，模拟真实世界的动态任务切换。
- 实验结果揭示了影响智能体鲁棒性的关键因素，为提升LLM智能体在复杂任务中的性能提供了指导。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）由于其先进的理解和规划能力，在作为工具调用智能体方面表现出强大的潜力。用户越来越依赖于基于LLM的智能体，通过迭代交互来解决复杂的任务。然而，现有的基准主要在单任务场景中评估智能体，无法捕捉到真实世界的复杂性。为了弥合这一差距，我们提出了多任务工具平台。在该基准中，每个测试用例包含多个相互关联的任务。这种设计要求智能体动态地适应不断变化的需求。此外，所提出的基准探索了固定任务数量内所有可能的任务切换模式。具体来说，我们提出了一个多智能体数据生成框架来构建基准。我们还提出了一种新方法，利用动态决策树来评估智能体决策的准确性和效率。对各种开源和闭源LLM的实验揭示了影响智能体鲁棒性的关键因素，并为工具调用社区提供了可操作的见解。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型（LLM）智能体评估基准主要集中在单任务场景，忽略了真实世界中任务之间往往存在关联，且需求会动态变化的情况。这导致评估结果无法真实反映智能体在复杂环境下的鲁棒性和适应性。因此，需要一种新的评估方法来模拟真实世界的复杂性，并考察智能体在多任务和动态环境下的表现。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多任务工具平台，其中每个测试用例包含多个相互关联的任务，并且任务之间的切换是动态的。通过这种方式，可以模拟真实世界中任务的复杂性和不确定性，从而更全面地评估LLM智能体的鲁棒性和适应性。这种设计迫使智能体不仅要完成单个任务，还要理解任务之间的关系，并根据环境的变化动态调整策略。
技术框架：该方法主要包含两个部分：多智能体数据生成框架和基于动态决策树的评估方法。多智能体数据生成框架用于构建包含多个相互关联任务的测试用例，并模拟任务之间的动态切换。基于动态决策树的评估方法用于评估智能体在多任务和动态环境下的决策准确性和效率。整体流程是首先使用多智能体数据生成框架生成测试用例，然后使用LLM智能体解决这些测试用例，最后使用基于动态决策树的评估方法评估智能体的表现。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个多任务工具平台，该平台能够模拟真实世界中任务的复杂性和不确定性，从而更全面地评估LLM智能体的鲁棒性和适应性。此外，该论文还提出了一个多智能体数据生成框架和一个基于动态决策树的评估方法，用于构建测试用例和评估智能体的表现。与现有方法相比，该方法能够更真实地反映智能体在复杂环境下的表现。
关键设计：在多智能体数据生成框架中，需要设计智能体之间的交互方式和任务之间的关联方式。在基于动态决策树的评估方法中，需要设计决策树的结构和评估指标。具体来说，任务切换模式的设计需要考虑所有可能的组合，以保证评估的全面性。动态决策树的评估指标需要综合考虑准确性和效率，以反映智能体的整体表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，不同的LLM智能体在多任务环境下的表现差异显著，一些智能体在任务切换时表现出明显的性能下降。此外，实验还揭示了影响智能体鲁棒性的关键因素，例如任务之间的关联性和任务切换的频率。通过对比不同智能体的表现，可以为工具调用社区提供有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能、更可靠的LLM智能体，使其能够更好地解决现实世界中的复杂问题。例如，在智能客服、自动化办公、智能家居等领域，可以利用该研究成果提升智能体的任务处理能力和用户体验。此外，该研究提出的评估方法也可以用于指导LLM智能体的训练和优化。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) demonstrate strong potential as agents for tool invocation due to their advanced comprehension and planning capabilities. Users increasingly rely on LLM-based agents to solve complex missions through iterative interactions. However, existing benchmarks predominantly access agents in single-mission scenarios, failing to capture real-world complexity. To bridge this gap, we propose the Multi-Mission Tool Bench. In the benchmark, each test case comprises multiple interrelated missions. This design requires agents to dynamically adapt to evolving demands. Moreover, the proposed benchmark explores all possible mission-switching patterns within a fixed mission number. Specifically, we propose a multi-agent data generation framework to construct the benchmark. We also propose a novel method to evaluate the accuracy and efficiency of agent decisions with dynamic decision trees. Experiments on diverse open-source and closed-source LLMs reveal critical factors influencing agent robustness and provide actionable insights to the tool invocation society.