Measuring temporal effects of agent knowledge by date-controlled tool use
作者: R. Patrick Xian, Qiming Cui, Stefan Bauer, Reza Abbasi-Asl
分类: cs.CL, cs.IR
发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-04-03)
备注: under review, comments welcome
💡 一句话要点
提出基于日期控制工具的LLM Agent知识时效性评估方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM Agent 知识时效性 日期控制工具 时间效应 思维链提示
📋 核心要点
- 现有Agent知识依赖网络搜索，但搜索结果的时效性影响Agent性能，缺乏有效评估方法。
- 提出使用日期控制工具（DCTs）来评估LLM Agent知识的时效性，模拟不同时间点的知识状态。
- 实验表明，Agent性能受搜索时间影响，但可通过模型选择和思维链提示等方法缓解。
📝 摘要（中文）
时间推移是知识积累和更新不可或缺的一部分。网页搜索常被用作Agent知识的基础，但不恰当的配置会影响Agent响应的质量。本文使用不同的日期控制工具（DCTs）作为压力测试，评估大型语言模型（LLM）Agent的行为，以衡量其知识的可变性。我们展示了LLM Agent作为写作助手时的时间效应，该助手使用网页搜索来完成科学出版物的摘要。结果表明，搜索引擎的时效性会转化为工具依赖的Agent性能，但可以通过基础模型选择和显式推理指令（如思维链提示）来缓解。我们的结果表明，Agent设计和评估应采取动态视角，并实施措施来考虑外部资源的时间影响，以确保可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）Agent在知识获取过程中，由于依赖外部资源（如网络搜索）的时效性，导致Agent性能不稳定和不可靠的问题。现有方法缺乏对Agent知识随时间变化的动态评估，无法有效衡量和缓解这种时间效应。
核心思路：论文的核心思路是利用日期控制工具（DCTs）模拟不同时间点的网络搜索结果，从而对LLM Agent进行压力测试，评估其知识的时效性和可变性。通过控制Agent访问信息的日期，可以观察Agent在不同时间点知识状态下的表现，从而揭示时间效应对Agent性能的影响。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择LLM Agent作为写作助手，任务是完成科学出版物的摘要；2) 使用不同的日期控制工具（DCTs）来限制Agent访问网络搜索结果的日期；3) 设计实验，评估Agent在不同日期控制下的摘要生成质量；4) 分析实验结果，量化时间效应对Agent性能的影响；5) 探索缓解时间效应的方法，如选择更强大的基础模型和使用思维链提示。
关键创新：论文的关键创新在于提出了使用日期控制工具（DCTs）来评估LLM Agent知识时效性的方法。这种方法能够有效地模拟Agent在不同时间点获取知识的状态，从而揭示时间效应对Agent性能的影响。此外，论文还探索了缓解时间效应的方法，为Agent设计和评估提供了新的思路。
关键设计：在实验设计方面，论文选择了科学出版物摘要生成任务，并使用不同的DCTs来控制Agent访问网络搜索结果的日期。为了评估Agent的性能，论文采用了多种指标，如摘要的准确性、完整性和流畅性。此外，论文还探索了思维链提示等方法来提高Agent的推理能力，从而缓解时间效应。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，搜索引擎的时效性会显著影响LLM Agent的性能，但可以通过选择更强大的基础模型和使用思维链提示等方法来缓解。例如，使用思维链提示可以提高Agent的推理能力，从而更好地利用历史信息，减少对最新信息的依赖。该研究为Agent设计和评估提供了新的视角和方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升LLM Agent的可靠性和稳定性，尤其是在需要依赖时效性信息的应用场景中，如新闻摘要、事件追踪、金融分析等。通过评估和缓解Agent知识的时效性问题，可以提高Agent的决策质量和用户体验，并为Agent设计提供指导。
📄 摘要（原文）
Temporal progression is an integral part of knowledge accumulation and update. Web search is frequently adopted as grounding for agent knowledge, yet an improper configuration affects the quality of the agent's responses. Here, we assess the agent behavior using distinct date-controlled tools (DCTs) as stress test to measure the knowledge variability of large language model (LLM) agents. We demonstrate the temporal effects of an LLM agent as a writing assistant, which uses web search to complete scientific publication abstracts. We show that the temporality of search engine translates into tool-dependent agent performance but can be alleviated with base model choice and explicit reasoning instructions such as chain-of-thought prompting. Our results indicate that agent design and evaluations should take a dynamical view and implement measures to account for the temporal influence of external resources to ensure reliability.