AI 智能体 Agent 的评测报告来了。

【*智能体Agent深度分析介绍*】

主要介绍各个模型在SuperCLUE通用榜单智能体Agent任务上的表现，包括对国内外模型的表现对比、九大任务场景的模型表现、推理模型与基础模型的的表现对比、当前模型在Agent能力上的不足。

【智能体Agent任务介绍】

主要考察在中文场景下基于可执行的环境，LLM作为代理，在单轮或多轮对话中调用工具完成任务的能力。

• 两大任务类型：包含单轮多步任务和多轮多步任务，调用一次函数为1步。其中，单轮多步任务57道，多轮多步任务47道。
• 评价方式：结合任务完成与否、系统状态比对的评估（0-1得分）

【智能体Agent任务特点】

1. 单轮、多轮对话：当前对话轮数覆盖1-6轮，解题步数覆盖2-14步。

2. 任务覆盖场景：本次智能体agent任务涉及即时消息、旅游出行、智能座舱、智能家居等九大任务场景。

3. 测评环境：可执行的测评环境、人类标注的标准答案（ground truth）作为评判标准，允许模型与环境进行交互以及反思改进。

【智能体Agent深度分析】

🔍九大场景应用的成熟度不同，旅游出行的应用成熟度最低

本次通用榜单智能体Agent任务涉及九大应用场景，其中即时消息、票证系统、博客、文件系统场景下的模型成熟度较高，模型平均得分分别为：44.87，43.59，42.42和42.11分，旅游出行场景模型平均分最低：20.37分（旅游出行场景下参数较多，难度较高）。当前模型在各个应用场景下仍然有较大的进步空间。

🔍国内大模型表现出彩，达到国际顶尖水平

分数排名前十的模型中，国内模型占7位。国内得分最高的模型hunyuan-turbos（70.09分）排名第二，与海外第一名GPT-4.5-Preview（71.88分）仅相差1.79分。

🔍基础模型整体强于推理模型

表现最好的推理模型Deepseek-R1（65.18分）比表现最好的基础模型GPT-4.5-Preview（71.88分）低6.7分。推理模型前三名相比于基础模型前三名平均低9.3分。

🔍兼顾强大推理能力和Agent能力是当前推理模型需要克服的难点

强大的推理能力并不代表更强的Agent能力。比如，o3-mini(high)和QwQ-32B在推理任务榜单上总分分别为：84.51和79.15，排名第一和第二，但在智能体Agent任务上的得分只有57.14和48.66，位于第10名和第17名。

基础模型Qwen2.5-7B-Instruct和Qwen2.5-14b-Instruct得分别为：17.41分和32.59分。而基于这两个模型蒸馏得到的Deepseek系列推理模型得分只有2.68分和7.14分。蒸馏提升了模型的推理能力但降低了模型原本的Agent能力。

🔍多项问题限制模型Agent能力

伴随解题需要调用函数次数的增加和对话轮次的增加，模型的解题成功率呈现较为明显的下降趋势，表明模型在处理agent复杂和长程任务时能力不足。

此外，不遵循指令以及调用未提供的函数的情况，也是需要优化的问题。不遵循指令会导致提取标准函数调用失败，造成任务失败。而调用未提供的函数说明模型在agent任务中可能出现记忆出错、幻觉等问题，在构建智能体Agent应用时，需要设定严格权限以及完善的检查机制，防止调用错误的工具导致出现重大的问题。

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