T1-Bench: Benchmarking Multi-Scenario Agents in Real-World Domains
作者: Genta Indra Winata, Amartya Chakraborty, Yuzhen Lin, Swasthi P Rao, Shikhhar Siingh, Houhan Lu, Nadia Bathaee, Sriharsha Hatwar, Paresh Dashore, Anmol Jain, Kshitij Tayal, Xiuzhu Lin, Anirban Das, Sambit Sahu, Shi-Xiong Zhang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-06-09
备注: Preprint
💡 一句话要点
提出T1-Bench以解决多场景智能体评估问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能体评估 多领域环境 结构化推理 任务复杂性 用户交互
📋 核心要点
- 现有基准测试在任务复杂性、现实性和领域多样性方面存在不足，无法有效评估多步骤智能体的表现。
- 本文提出T1-Bench，一个高保真基准，旨在评估智能体在多领域环境中的表现，强调结构化推理和多轮交互。
- 通过对12个模型的评估，T1-Bench显著提高了任务复杂性和评估的严格性，推动了智能体系统的研究进展。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）在推理和工具调用能力上的进展使得智能体系统的能力不断增强。然而，现有基准测试在任务复杂性、现实性和领域多样性方面仍然有限，无法有效评估需要持续推理和协调的多步骤设置。为了解决这些问题，本文提出了T1-Bench，这是一个高保真、全面的基准，用于在现实的多领域环境中评估智能体系统。T1-Bench包含25个不同难度的领域，要求在多轮用户-助手交互中进行结构化推理，显著提高了任务的组合复杂性和评估的严格性。我们使用12个专有和开放权重模型对T1-Bench进行了评估，提供了一个可重复和标准化的框架，以评估智能体行为、工具利用和对话质量。我们还通过人工评估补充自动评估，以增强定性性能的评估。总体而言，T1-Bench在模拟多领域环境中显著提升了任务复杂性、交互深度和领域覆盖率。为促进未来的智能体系统研究，我们将公开发布数据和评估代码。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有基准测试在评估智能体系统时的局限性，尤其是在任务复杂性和领域多样性方面的不足。现有方法往往无法捕捉跨领域的交互，限制了对多步骤设置的评估能力。
核心思路：T1-Bench的核心思路是构建一个高保真、全面的评估框架，能够在现实的多领域环境中进行智能体的评估，特别是强调多轮用户-助手交互中的结构化推理。
技术框架：T1-Bench的整体架构包括多个模块，涵盖了25个不同难度的领域，设计了交错的场景以增加任务的组合复杂性。评估过程结合了自动评估和人工判断，以确保评估的全面性和准确性。
关键创新：T1-Bench的最大创新在于其高保真度和多领域覆盖，显著提升了任务复杂性和交互深度。这与现有基准的单一领域或简单任务评估形成了鲜明对比。
关键设计：在设计中，T1-Bench采用了多轮交互的结构化推理机制，并通过12个模型的评估提供了标准化的评估框架，确保了评估过程的可重复性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，T1-Bench通过对12个模型的评估，显著提高了任务复杂性和交互深度，展示了在多领域环境中的优越性能。与现有基准相比，T1-Bench在评估智能体的行为和对话质量方面提供了更高的标准和更严格的评估。
🎯 应用场景
T1-Bench的研究成果可广泛应用于智能客服、虚拟助手和其他需要复杂交互的智能系统中。通过提供一个标准化的评估框架，研究人员和开发者可以更好地理解和优化智能体的行为，推动智能体技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Recent advances in reasoning and tool-calling capabilities of large language models (LLMs) have enabled increasingly capable agentic systems. However, existing benchmarks remain limited in task complexity, realism, and domain diversity, and often fail to capture interactions that span multiple domains, limiting their ability to evaluate agents in realistic multi-step settings that require sustained reasoning and coordination. To address these limitations, we introduce T1-Bench, a high-fidelity, comprehensive benchmark for evaluating agentic systems in realistic customer-facing, multi-domain environments, featuring interleaved scenarios that require structured reasoning across multi-turn user-assistant interactions and substantially increasing both compositional complexity and evaluative rigor across 25 domains of varying difficulty. We evaluate T1-Bench using 12 proprietary and open-weight models, providing a reproducible and standardized framework for assessing agent behavior, tool utilization, and conversational quality in complex, multi-step environments. We further complement automatic evaluation with human judgments to strengthen the assessment of qualitative performance. Overall, T1-Bench substantially advances prior benchmarks by increasing task complexity, interaction depth, and domain coverage in simulated multi-domain environments. To facilitate future research on agentic systems, we will publicly release data and evaluation code as open source.