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所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。业界开源的项目如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，都是这样的系统。然而，并不是所有的AI Agent都有很好的表现，其核心还是取决于LLM的水平。尽管LLM已经在许多NLP任务上取得进步，但它们作为代理完成实际任务的能力缺乏系统的评估。清华大学KEG与数据挖掘小组（就是发布ChatGLM模型）发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集，对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评，结果十分有趣。
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这个AgentBench是评测LLM作为Agent的能力，通过评测LLM在细分任务的得分来确定LLM作为Agent的水平，主要结论就是商业模型表现远超开源模型，更加适合作为Agent来使用，而GPT-4更是一骑绝尘，成为唯一一个超越4分的模型，其它模型连3分都没有！

  • AI Agent简介
  • AgentBench简介
  • 25个主流LLM作为Agent的能力评估结果和重要结论
  • LLM作为Agent的总结

AI Agent简介

所谓AI Agent就是一个以LLM为核心控制器的一个代理系统。可以通过识别用户的意图，使用可用的工具，完成设定的目标。
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也就是说，AI Agent本质是一个控制LLM来解决问题的代理系统。LLM的核心能力是意图理解与文本生成，如果能让LLM学会使用工具，那么LLM本身的能力也将大大拓展。AI Agent系统就是这样一种解决方案。

AI Agent被很多人认为是LLM能力升级的一个重要方式，就连OpenAI的研究人员也认为AI Agent是LLM转为通用问题解决方案的途径之一（参考：大模型驱动的自动代理（AI Agent）：将语言模型的能力变成通用能力的一种方式——来自OpenAI安全团队负责人的解释与观点：https://www.datalearner.com/blog/1051689842100145）。

但是，并不是所有的LLM都能作为AI Agent能高效完成任务，使用工具。业界大多数AI Agent框架都默认使用GPT-4作为核心的LLM，那么，到底各个LLM作为AI Agent能力表现如何？这在目前没有一个合适的评测方式。

清华大学KEG与数据挖掘小组（就是发布ChatGLM模型）发布了一个最新大模型AI Agent能力评测数据集，对当前大模型作为AI Agent的能力做了综合测评，称为AgentBench接下来我们介绍一下这个评测。

AgentBench简介

AgentBench是一个系统的基准，用于评估大语言模型（LLM）作为代理执行实际任务的能力。该团队认为关于LLM的代理能力主要包含以下部分:

  • 理解人类意图并执行指令
  • 编码能力
  • 知识获取和推理
  • 策略决策
  • 多轮一致性
  • 逻辑推理
  • 自主探索
  • 可解释的推理

只有LLM能完成上述具体任务，才可能承担好AI Agent的工作。为此，AgentBench创建了8个不同的场景，针对上述能力来评估LLM作为Agent的表现，包括：

  • 操作系统：评估LLM在Linux系统的bash环境中的操作能力，如文件操作、用户管理等。
  • 数据库：考察LLM利用SQL操作给定的数据库完成查询、修改等任务。
  • 知识图谱：需要LLM利用给定的工具查询知识图谱，完成复杂的知识获取任务。
  • 卡牌游戏：将LLM视为玩家，根据规则和状态进行数字卡牌游戏，评估策略决策能力。
  • 横向思维难题：提供难题故事，LLM需要进行问答来推理得到真相，检查横向思维能力。
  • 家庭环境：在模拟的家中场景下，LLM需要自主完成日常任务，如搬移物品等。
  • 网络购物：按照要求在模拟购物网站上浏览和购买商品，评估自主探索决策能力。
  • 网页浏览：在真实网页环境中，根据高级指令实现操作序列，完成网页任务。

很显然，如果LLM可以在上述场景中表现很好，那么作为Agent肯定也会非常棒。

25个主流LLM作为Agent的能力评估结果和重要结论

最终，清华大学评估了25个主流的LLM在上述8个任务上的表现来评估各大模型作为Agent的最终得分。结果如下：
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从上面的评测结果，我们也可以看出几个非常重要的结论：

  1. 商业顶级模型（如GPT-4）展现出在复杂环境中完成代理任务的强大能力，它们能够理解指令并进行多轮交互。这显示了LLM作为代理的潜力。
  2. 但是，目前开源模型与商业模型之间还存在显著的差距，开源模型在AgentBench上普遍表现较弱。这提示开源LLM的代理能力仍有提升空间。
  3. 不同环境有不同的挑战，如操作系统和数据库考察编码能力，知识图谱需要复杂推理，网页浏览需要处理庞大inputs。不同模型之间也存在明显的优劣。
  4. 一些共性问题影响了当前模型的表现，如多轮一致性、动作有效性等。这些也是未来的研究方向。
  5. 代码训练确实能增强编程相关环境的表现，但可能以牺牲其他能力为代价。模型的训练方式需要针对目标任务进行优化。
  6. 国产模型中，ChatGLM2-6B的综合得分最高，也是开源模型最高得分，但也低于谷歌的模型（text-bison-001）
  7. 开源模型大多数综合得分不足1分，而GPT-4的得分则超过4分，达到4.41分！ChatGLM-6B第一代与BaiChuan-7B的表现都很差，

上述结论都是基于表的数据分析得到，例如，通过对两个规模相近的模型chatglm2和codegeex2-6b在AgentBench上的表现，可以看出代码训练的价值。其中，codegeex2-6b经过代码训练，在操作系统和数据库两个编程相关环境上明显优于chatglm2。但在需要逻辑推理的横向思维难题上，codegeex2-6b的表现下降。

下图展示了几个模型的对比结果：
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GPT-4几乎像全能战士一样，超越所有模型！

LLM作为Agent的总结

尽管这篇论文的评测结果可能还不够完善，但是大部分的结论应该还是比较可靠的。虽然开源模型的进步很多，但是与商业模型相比还是有很大的差距。尤其是在完成复杂的任务时候这种差距更加明显。

AgentBench论文：AgentBench: Evaluating LLMs as Agents
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.03688.pdf
AgentBench的GitHub地址：https://github.com/THUDM/AgentBench