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MARCO：多智能体实时聊天协调
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
现有基准测试无法有效评估语言代理与用户的互动能力。我们提出了$ au$-bench，通过模拟语言模型与特定领域API的对话，比较对话结束时的数据库状态与目标状态，以评估代理行为的可靠性。实验结果显示，最先进的代理在任务成功率和一致性方面表现不佳，需改进其行为。
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关键要点
- 现有基准测试无法有效评估语言代理与用户的互动能力。
- $ au$-bench是一个新提出的基准测试，模拟语言模型与特定领域API的对话。
- 评估过程通过比较对话结束时的数据库状态与目标状态来进行。
- 引入了一种新的度量指标（pass^k）来评估代理行为的可靠性。
- 实验结果显示，最先进的代理在任务成功率和一致性方面表现不佳。
- 需要提出方法来改善代理的行为一致性和可靠性。
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