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ReAct代理基准测试
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原文英文，约2900词，阅读约需11分钟。
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内容提要
过去一年，AI社区对基于LLM的代理产生了浓厚兴趣。研究发现，单一ReAct代理在指令和工具过多时性能下降，尤其是在需要较长操作序列的任务中。不同模型在日历调度和客户支持任务中的表现差异明显，未来将探索多代理架构的效果。
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关键要点
- 过去一年，AI社区对基于LLM的代理产生了浓厚兴趣。
- 单一ReAct代理在指令和工具过多时性能下降，尤其是在需要较长操作序列的任务中。
- 不同模型在日历调度和客户支持任务中的表现差异明显。
- 研究发现更多的上下文和工具会降低代理性能。
- 需要较长操作序列的代理性能下降更快。
- o1、o3-mini和claude-3.5 sonnet在性能上优于gpt-4o和llama-3.3-70B。
- o3-mini在较小上下文下表现良好，但随着上下文增加，性能下降更为明显。
- 实验设计中，代理的任务包括日历调度和客户支持。
- 随着提供的领域数量增加，代理的任务执行能力受到影响。
- 在日历调度任务中，o1和o3-mini表现最佳，而gpt-4o和llama-3.3-70B表现较差。
- 客户支持任务需要更多工具，且工具调用轨迹更长。
- 在多领域任务中，claude-3.5-sonnet表现相对稳定，而o1和o3-mini性能下降明显。
- 未来将探索多代理架构的效果，比较其与单一ReAct代理的性能差异。
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