AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts

📄 arXiv: 2601.20730v1 📥 PDF

作者: Shicheng Fang, Yuxin Wang, XiaoRan Liu, Jiahao Lu, Chuanyuan Tan, Xinchi Chen, Yining Zheng. Xuanjing Huang, Xipeng Qiu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-28

备注: 26 pages

💡 一句话要点

AgentLongBench：通过环境交互评估长文本Agent的基准测试

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文本Agent 环境交互 基准测试 横向思维谜题 动态信息综合

📋 核心要点

  1. 现有长文本Agent评估benchmark缺乏对Agent与环境动态交互的模拟，无法有效评估其在复杂工作流中的表现。
  2. AgentLongBench通过模拟横向思维谜题环境，生成Agent与环境的交互轨迹，从而评估Agent的动态信息综合能力。
  3. 实验表明，现有模型在静态检索方面表现良好，但在动态信息综合方面存在不足，主要受解决查询所需最小token数量的影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)发展为自主Agent，需要管理广泛且动态的上下文。然而，当前的基准测试在很大程度上是静态的，依赖于被动的检索任务，无法模拟Agent-环境交互的复杂性，例如非线性推理和迭代反馈。为了解决这个问题，我们引入了 extbf{AgentLongBench}，它通过基于横向思维谜题的模拟环境交互来评估Agent。该框架生成跨知识密集型和知识自由型场景的严格交互轨迹。对最先进的模型和记忆系统（32K到4M tokens）的实验揭示了一个关键弱点：虽然擅长静态检索，但Agent在工作流程所需的动态信息综合方面表现不佳。我们的分析表明，这种性能下降是由解决查询所需的最小token数量驱动的。这个因素解释了为什么大量工具响应中固有的高信息密度比长对话中典型的记忆碎片化带来了更大的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：现有长文本Agent的benchmark主要集中在静态检索任务上，缺乏对Agent与环境动态交互的模拟。这导致无法有效评估Agent在需要非线性推理和迭代反馈的复杂工作流中的表现。现有方法难以模拟真实世界Agent所面临的复杂环境和任务，无法全面评估Agent的性能。

核心思路：AgentLongBench的核心思路是通过模拟环境交互来评估Agent。具体来说，它使用横向思维谜题作为Agent所处的环境，并生成Agent与环境的交互轨迹。通过分析Agent在交互过程中的表现，可以评估其动态信息综合能力和解决复杂问题的能力。这种方法更贴近真实世界Agent的应用场景，能够更全面地评估Agent的性能。

技术框架：AgentLongBench的技术框架主要包括以下几个模块：1) 环境模拟器：用于模拟横向思维谜题环境，并根据Agent的动作更新环境状态。2) Agent接口：用于Agent与环境之间的交互，包括接收环境信息和发送Agent动作。3) 评估指标：用于评估Agent在交互过程中的表现，例如解决谜题的成功率、交互轮数等。4) 数据生成器：用于生成不同难度和类型的横向思维谜题，以满足不同的评估需求。

关键创新：AgentLongBench的关键创新在于它引入了环境交互的概念，将Agent的评估从静态检索任务扩展到动态交互任务。这使得Agent的评估更加全面和真实，能够更好地反映Agent在真实世界应用中的性能。此外，AgentLongBench还提供了一个可控的评估环境，可以根据需要调整环境的难度和类型，从而更好地评估Agent的特定能力。

关键设计：AgentLongBench的关键设计包括：1) 横向思维谜题的选择：横向思维谜题具有开放性和创造性，能够更好地评估Agent的推理和信息综合能力。2) 交互轨迹的生成：通过模拟Agent与环境的交互，可以生成Agent的交互轨迹，从而评估Agent在动态环境中的表现。3) 评估指标的设计：评估指标需要能够全面反映Agent在交互过程中的表现，例如解决谜题的成功率、交互轮数、信息利用率等。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有模型在静态检索任务中表现良好，但在动态信息综合任务中表现不佳。具体来说，模型在处理高信息密度的工具响应时，性能明显下降。分析表明，解决查询所需的最小token数量是影响模型性能的关键因素。AgentLongBench揭示了现有模型在处理长文本和动态环境方面的局限性，为未来的研究提供了重要的指导。

🎯 应用场景

AgentLongBench可用于评估和改进长文本Agent在各种实际应用中的性能，例如智能客服、自动化报告生成、复杂问题求解等。通过使用AgentLongBench，可以更好地了解Agent的优势和不足，从而指导Agent的设计和优化，提高Agent在实际应用中的效率和效果。此外，AgentLongBench还可以促进长文本Agent领域的研究和发展，推动Agent技术的进步。

📄 摘要（原文）

The evolution of Large Language Models (LLMs) into autonomous agents necessitates the management of extensive, dynamic contexts. Current benchmarks, however, remain largely static, relying on passive retrieval tasks that fail to simulate the complexities of agent-environment interaction, such as non-linear reasoning and iterative feedback. To address this, we introduce \textbf{AgentLongBench}, which evaluates agents through simulated environment rollouts based on Lateral Thinking Puzzles. This framework generates rigorous interaction trajectories across knowledge-intensive and knowledge-free scenarios. Experiments with state-of-the-art models and memory systems (32K to 4M tokens) expose a critical weakness: while adept at static retrieval, agents struggle with the dynamic information synthesis essential for workflows. Our analysis indicates that this degradation is driven by the minimum number of tokens required to resolve a query. This factor explains why the high information density inherent in massive tool responses poses a significantly greater challenge than the memory fragmentation typical of long-turn dialogues.