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就调研的大模型Agent领域bechmark跟大家分享下，调研角度上涵盖数据分析场景与多轮对话/工具交互领域的代表性Benchmark数据集。目前来看，复杂的文本+图（非纯答案）场景，若追求严格准确性，仍需人工介入。调研的简表如下（详细版看第二部分）：

对比维度	DataSciBench [9]	DA-Code [10]	InfoQuest [2]	ToolBench [4]	MINT [3]	ToolDial [6]	AgentBoard [7]	WorkBench [8]
核心场景	数据科学全流程（清洗、分析、建模、可视化）	数据科学代码生成（侧重Python实现）	开放式信息寻求对话（隐藏上下文处理）	多工具组合调用（真实API交互）	多工具组合任务链（如旅行规划需调用地图+天气+支付API）	工具增强型对话（如计算器+日历+搜索引擎的连贯使用）	多轮Agent决策过程的可解释性评估（分析错误类型与路径）	真实职场任务（如数据库查询→邮件撰写→会议安排）
数据规模	222个提示→519个测试用例	-	基于PersonaHub角色生成，含3种个性/场景	16,464个真实API，126,486个（指令，解决方案路径）对	-，含多工具依赖任务链	13.5k对话，覆盖12类工具	包含1,014个任务轨迹，细分1,592个决策步骤	690个任务，26个工具，5个模拟业务数据库
任务类型	6类：数据清洗、探索、可视化、建模、模式识别、报告生成	3类：数据处理、可视化、机器学习	信息澄清对话（需主动提问揭示上下文）	单工具/多工具/跨类别API组合任务	跨工具状态维护（如用户连续修改需求时重新调用API）	工具选择一致性（如先查天气再推荐服装）	工具调用/知识检索/逻辑推理错误分类	端到端业务流程（如客户投诉处理需跨工具协作）
评估重点	TFC框架下的代码功能正确性 + 输出质量（VLM评估图像/统计准确性）	代码执行正确性、质量（可读性/效率）	关键信息获取率、对话轮次效率	API调用成功率、解决方案质量（信息丰富度/成本）	任务链完成度、工具调用顺序合理性	对话连贯性、工具切换流畅度	决策过程透明度（如错误定位在"参数填写"或"工具选择"阶段）	业务结果准确性（如邮件内容合规性）
多轮交互设计	通过复杂提示隐含多步骤规划（需自主分解任务）	隐含多步骤代码生成（如先清洗再建模）	强制多轮（≤10轮），用户模拟器逐步释放信息	DFSDT算法支持多路径回溯	动态需求变更（用户中途添加约束条件）	工具结果需融入自然语言响应（如"根据今日暴雨，建议带伞"）	支持人工干预修改Agent决策后继续任务	长周期任务状态保存（如隔天继续处理工单）
工具交互机制	调用Python生态工具（Pandas/Matplotlib等）	依赖Python数据科学库	无显式工具调用，侧重对话策略	RESTful API调用（RapidAPI Hub）	模拟工具（带预设输入输出边界）	预定义工具集（计算器/搜索引擎等）	可插拔工具模块	真实业务工具（CRM系统/邮件客户端模拟器）
自动化评估方法	程序化规则（25个聚合函数）+ VLM视觉评分	单元测试/输出比对	清单问题验证（判断模型自动评分）	ToolEval（ChatGPT自动评分）	轨迹比对（与预设最优路径差异）	人工评分（工具使用必要性+响应自然度）	错误类型自动标注（共8类，如"冗余调用"、“知识幻觉”）	沙盒环境验证（数据库状态变更检测）
创新性设计	TFC（任务-函数-代码）三元组评估框架	未强调特殊框架	隐藏上下文压力测试 + 个性模拟器	深度优先搜索决策树（DFSDT）	工具依赖图（可视化任务链中工具调用关系）	工具-对话交替训练框架	决策树可视化+错误热力图	业务逻辑校验器（如检测邮件是否遗漏客户关键信息）
主要挑战	复杂任务分解、可视化输出对齐	代码可执行性与领域知识准确性	避免通用回复，主动提问能力	API组合泛化能力	工具间参数传递（如将地图API的地址传给天气API）	工具结果的自然语言转述	区分"必要但失败"与"冗余"工具调用	非结构化需求理解（如模糊的"处理客户问题"指令）
典型指标	完成率(CR)、成功率(SR)、数据质量(F1)、绘图有效性(F2)	通过率、代码质量评分	累积奖励、最差情况性能	通过率、胜率	工具链断裂率、需求变更适应时间	工具使用准确率、对话连贯性得分	错误分布比例、人工修正频率	任务完成率、业务规则违反次数
真实世界适用性	高（覆盖完整数据科学流程）	中（侧重代码生成而非端到端流程）	高（模拟真实模糊请求）	极高（真实API库）	中（模拟工具简化了真实API复杂度）	低（实验室环境限定工具集）	高（支持任意工具接入评估）	极高（复刻真实办公环境）
领域扩展性	可通过新增TFC类型扩展	需补充新库支持	需构建新角色/场景	自动纳入新API	需重新定义工具依赖图	扩展新工具需重新训练	框架通用	需定制业务规则与工具

二、大模型Agent领域Benchmark数据集深度分析：数据分析场景与多轮对话/工具交互

引言

随着大型语言模型（LLMs）在智能体（Agent）领域的迅速发展，对其性能进行全面、系统和可靠的评估变得至关重要。Benchmark数据集作为评估LLM Agents能力的核心，其设计和构建直接影响着研究的进展和实际应用的落地。本报告旨在对近两年（2023-2025）发表的关于大模型Agent Benchmark数据集的顶会论文进行深度分析，重点关注数据分析场景下的代表性数据集，以及支持多轮对话和工具交互的Agent数据集。通过对这些数据集的结构、任务设计、评估方法、数据规模和应用场景进行详细剖析，旨在为研究人员和开发者提供一个清晰的概览，以更好地理解和选择合适的评估工具，并为未来LLM Agent的发展提供方向。

1. 数据分析场景的Benchmark数据集：DataSciBench与DA-Code

数据分析是LLM Agents一个极具潜力的应用领域。LLM Agents可以辅助用户进行数据清洗、数据探索、模型构建和结果解释等任务。然而，数据分析任务的复杂性和对领域知识的依赖性对LLM Agents提出了更高的要求。本节将深入分析DataSciBench和DA-Code这两个专门为评估LLM在数据科学能力方面而设计的综合性基准测试。

1.1 DataSciBench：数据科学领域的综合性LLM Agent基准

DataSciBench [9] 是一个旨在弥补现有评估框架在数据科学领域覆盖不足的缺陷的综合性基准测试。它通过一系列精心设计的任务，全面测试LLM Agents在数据科学工作流中的表现。

1.1.1 数据集结构与数据规模

DataSciBench的数据集构建基于“提示定义与收集”过程，旨在提供更具挑战性和真实性的数据科学任务。其提示来源多样，包括从在线代码生成平台CodeGeeX收集的自然提示、从BigCodeBench (BCB) 提取和重写的提示、专家人工编写的复杂提示，以及利用LLM合成的新提示。这种多源头的提示生成策略确保了数据集的广泛性和复杂性。

在数据规模方面，DataSciBench包含了222个经过筛选和专家评审的有效提示，这些提示具有自然性、挑战性和高质量。每个提示可能对应多个子任务，总计519个测试用例。此外，数据集还定义了25个聚合函数用于评估，并涵盖了6种主要的数据科学任务类型。这种结构化的设计使得DataSciBench能够对LLM Agents在数据科学领域的各项能力进行细致的评估。

1.1.2 任务类型与设计

DataSciBench定义了六种典型的数据科学任务类型，旨在覆盖数据科学工作流的各个方面：

1. 1. 数据清洗与预处理 (Data cleaning & preprocessing)：评估Agent检测和处理缺失值、异常值和重复数据，以及标准化数据格式的能力。
2. 2. 数据探索与统计理解 (Data exploration & statistics understanding)：测试Agent计算基本统计指标、生成数据分布图表（如直方图、箱线图）以及计算变量间相关性的能力。
3. 3. 数据可视化 (Data visualization)：评估Agent可视化和分析数据，创建交互式图表的能力。
4. 4. 预测建模 (Predictive modeling)：要求Agent选择合适的机器学习算法、进行特征工程、划分数据集、训练和评估模型，并选择合适的评估指标。
5. 5. 数据挖掘与模式识别 (Data mining & Pattern recognition)：评估Agent使用关联规则挖掘、频繁项集挖掘、文本挖掘以及应用聚类、分类算法识别模式和结构的能力。
6. 6. 可解释性与报告生成 (Interpretability & Report generation)：测试Agent提供模型结果解释（如特征重要性）、自动生成报告和摘要的能力。

为了增加提示的难度，DataSciBench选择了包含多个已定义任务类型的复杂提示，这些顺序任务可以是六种任务类型的任意组合，从而模拟真实数据科学工作流中的复杂性和多步骤性。

1.1.3 评估方法与指标

DataSciBench采用分层评估方法，包括粗粒度指标和细粒度聚合指标，以全面评估LLM的能力。

粗粒度指标包括：

• • 完成率 (Completion Rate, CR)：衡量LLM完成每个TFC（任务-函数-代码）步骤的程度，每个步骤根据完成情况得分（0-2分）。
• • 成功率 (Success Rate, SR)：衡量在10次运行中，单个提示是否完全成功。

细粒度聚合指标则更为精细，通过25个聚合函数和相应的程序化规则，用于细致评估LLM。这些指标旨在捕捉数据分析和可视化任务的细微差别，例如：

• • VLM-as-a-judge：通过视觉语言模型评估图像质量，检查数据表示一致性、轴标签、图例等。
• • 数据质量得分 (Data Quality Score, F1)：评估数据清洗和预处理后的数据清洁度。
• • 绘图有效性 (Plot Validity, F2)：评估数据可视化中视觉表示的准确性。
• • 数据准确性 (Data Accuracy, F3)：在数据探索和统计理解中，通过均方误差（MSE）量化数据质量。
• • 可视化完整性 (Visualization Completeness, F4)：评估生成图像的完整性。
• • 模型准确性 (Model Accuracy, F5)：评估预测建模中模型的预测性能。

最终得分通过加权组合上述细粒度指标、VLM得分、成功率和完成率计算得出，提供了一个综合性的评估结果。

1.1.4 多轮对话与工具交互设计：TFC框架

DataSciBench的核心创新在于其任务-函数-代码（TFC）评估框架，该框架旨在解决数据科学任务自动化评估中的关键挑战，并支持LLM的多轮对话和工具交互能力。

TFC框架的组成：

• • 任务 (Task, T)：定义了数据科学任务的类型。
• • 函数 (Function, F)：预定义的评估函数，用于衡量任务完成的质量。
• • 代码 (Code, C)：LLM生成的用于执行任务的代码。

TFC框架如何支持多轮对话和工具交互：

1. 1. 结构化任务选择：TFC提供了一个结构化方法来识别和分类关键任务。LLM需要理解提示，并将其分解为一系列子任务，每个子任务都对应一个TFC元组。这要求LLM能够进行多轮思考和规划，以逐步完成复杂任务。
2. 2. 标准化评估指标：TFC通过明确定义每个任务的评估函数来解决数据科学任务中缺乏标准化评估标准的问题。LLM需要理解这些评估函数，并生成能够满足这些评估标准的代码。
3. 3. 自动化执行框架：TFC包含可执行的代码组件，用于任务执行和评估。这意味着LLM生成的代码必须是可执行的，并且能够与外部工具（如Python库、文件系统）进行交互。LLM需要能够正确调用这些工具，并处理其输出。
4. 4. 真实值生成：TFC是建立真实值的基础，特别是对于难以获得真实值的复杂任务。LLM需要生成符合预期格式和内容的输出，这些输出将通过TFC框架进行验证。
5. 5. 程序化规则：TFC定义了统一的程序化规则来验证生成的代码。LLM需要理解这些规则，并生成符合这些规则的输出。

具体示例： 在DataSciBench中，一个典型的任务可能涉及用户提出一个宽泛的数据分析目标，Agent需要通过提问来澄清需求，然后选择合适的工具（如Python库、SQL查询工具）进行数据处理和分析，并将中间结果反馈给用户，最终生成满足用户需求的分析报告。例如，用户可能要求分析销售数据，Agent会询问时间段和“最受欢迎”的定义，然后调用SQL和Pandas进行数据处理，并最终使用Matplotlib生成可视化图表。这种多轮对话和工具交互的模式，使得LLM Agents能够更灵活、更智能地完成复杂的数据分析任务。

1.2 DA-Code：数据科学代码生成基准

DA-Code [10] 是另一个专门为评估LLM在数据科学代码生成方面设计的基准测试。它侧重于Agent在数据科学任务中生成高质量代码的能力。

1.2.1 数据集结构与任务设计

DA-Code的数据集包含三个核心组成部分，旨在全面评估LLM在数据科学任务中的代码生成能力：

1. 1. 数据处理 (Data Manipulation)：涉及数据清洗、转换和聚合等任务，要求LLM生成能够有效处理数据的代码。
2. 2. 数据可视化 (Data Visualization)：要求LLM生成用于创建各种图表和图形的代码，以可视化数据洞察。
3. 3. 机器学习 (Machine Learning)：涵盖从模型训练到评估的机器学习工作流，要求LLM生成实现机器学习算法的代码。

这些任务通常以自然语言描述的形式给出，LLM需要理解任务意图并生成相应的Python代码。

1.2.2 评估方法与指标

DA-Code的评估主要关注生成代码的正确性和有效性。常用的评估指标包括：

• • 功能正确性 (Functional Correctness)：通过运行生成的代码并检查其输出是否与预期结果匹配来评估。这通常涉及单元测试或预定义的测试用例。
• • 代码质量 (Code Quality)：可能包括代码的可读性、效率和遵循最佳实践的程度。
• • 通过率 (Pass Rate)：衡量通过所有测试用例的代码比例。

DA-Code强调自动化评估，以确保评估过程的客观性和可重复性。

1.2.3 多轮对话与工具交互的体现

虽然DA-Code主要关注代码生成，但其任务设计隐含了多轮对话和工具交互的需求。例如，一个复杂的数据科学任务可能需要LLM：

• • 理解多步骤指令：用户可能分步给出数据处理、可视化和模型训练的指令。
• • 调用外部库：生成的代码需要正确调用Python中常用的数据科学库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib和Seaborn。
• • 处理错误和迭代：在实际的数据科学工作中，代码生成往往是一个迭代过程，LLM可能需要根据错误反馈或用户进一步的澄清来修改和完善代码。

DA-Code通过提供真实世界的数据科学任务，间接评估了LLM在这些多轮、工具密集型场景中的表现。

2. 多轮对话与工具交互的Agent数据集

多轮对话和工具交互是LLM Agents区别于传统LLM的关键特性。Agent需要理解用户在多轮对话中的意图变化，并根据任务需求灵活调用外部工具来完成复杂操作。因此，专门针对这些能力设计的Benchmark数据集显得尤为重要。

2.1 InfoQuest：评估多轮对话Agent的隐藏上下文处理能力

InfoQuest [2] 是一个专门设计用于评估多轮对话Agent在开放式信息寻求场景中处理隐藏上下文能力的基准测试。它通过模拟真实的用户查询，挑战Agent在不完整或模糊信息下进行有效交互和信息获取的能力。

2.1.1 数据集结构与对话设计

InfoQuest的数据集构建过程强调了对话的真实性和复杂性：

1. 1. 初始状态生成：从PersonaHub数据集中选择多个不同的角色，并生成具有歧义的初始消息，迫使Agent提出澄清问题。
2. 2. 用户模拟：为每个场景增加三个不同的个性特征，影响用户沟通风格和响应模式。用户模拟器会根据所选角色保持一致性，并根据Agent的问题逐步揭示信息。
3. 3. 验证过程：为每个场景生成一个包含五个是/否问题的清单，用于评估Agent收集关键信息的能力。一个判断模型会评估对话进展，在Agent的每条消息后评估清单问题。

对话设计和交互模式： InfoQuest的对话设计强调多轮交互和隐藏上下文处理：

• • 多轮交互：对话从一个模糊的提示开始，持续最多10轮（20条消息）。
• • 逐步信息揭示：用户模拟器每次最多揭示一条信息，迫使Agent提出一系列有针对性的问题。
• • 信息寻求行为：Agent需要通过澄清问题逐步推断用户的具体上下文，然后提供满意的答案。
• • 动态环境：评估Agent必须通过澄清问题收集关键信息，模拟用户请求通常不明确的真实世界交互。

2.1.2 任务类型与评估指标

InfoQuest的核心任务是信息寻求对话，即Agent需要通过提问来理解用户的隐藏上下文，而不是直接提供答案。这与传统的任务型对话不同，后者通常有明确的预定义目标和信息。

评估指标包括：

• • 累积奖励 (Cumulative Reward)：衡量Agent在对话中收集关键信息的程度。清单中的每个是/否问题被回答为“是”时，都会获得奖励。
• • 轮次效率 (Turn Efficiency)：衡量Agent在多少轮对话中成功收集了所有必要信息。轮次越少，效率越高。
• • 最差情况性能 (Worst-Case Performance)：评估模型在表现最差的25%场景中的平均累积奖励，以揭示性能差距。

2.1.3 隐藏上下文处理机制与示例

InfoQuest的核心在于其隐藏上下文处理机制：初始消息被设计为具有歧义性，可以来自多个角色，迫使Agent主动寻求澄清。用户模拟器每次只提供少量信息，确保Agent不能一次性获取所有信息，必须通过多轮提问来逐步构建上下文。

具体示例： 用户初始请求：“我需要找到一种方式，与更多理解我经历的人建立联系。” 一个“天真代理”可能会直接提供通用建议，而一个“信息寻求代理”则会通过一系列有针对性的澄清问题（如“你现在面临什么具体的挑战？”、“你是一名国际学生吗？”、“你的课程安排很忙吗？”）来逐步揭示用户的国际学生身份、文化差异、繁忙学业和语言障碍等隐藏上下文，最终提供更具针对性的建议。

主要发现： InfoQuest揭示了专有模型通常优于开放模型，但在处理隐藏信息方面，所有当前助手都面临挑战。模型通常需要多轮对话才能推断用户意图，且倾向于提供冗长、通用的响应，而不是提出澄清问题，这表明在开发更具交互性和上下文感知能力的对话代理方面仍有很大的改进空间。

2.2 ToolBench：大规模工具使用指令微调数据集

ToolBench [4] 是一个大规模的工具使用指令微调数据集，通过自动化方式利用ChatGPT生成，包含了16,464个真实世界的API交互数据。它为评估LLM的工具操作能力提供了丰富的资源。

2.2.1 数据集结构与API设计

ToolBench的数据集构建过程是自动化的，主要通过ChatGPT完成，分为三个阶段：

1. 1. API收集：从RapidAPI Hub收集了16,464个真实世界的RESTful API，涵盖49个类别。每个API都包含详细的文档，如名称、描述、HTTP方法、所需参数、可选参数、API调用代码片段和示例响应。
2. 2. 指令生成：通过采样API子集，并提示ChatGPT生成涉及这些API的指令。ToolBench特别关注指令的多样性和多工具使用场景，包括单工具指令、类别内多工具指令和集合内多工具指令。最终收集了近20万个合格的（指令，相关API）对。
3. 3. 解决方案路径标注：给定一个指令，ChatGPT被提示搜索一个有效的动作序列。ToolBench开发了一种新颖的深度优先搜索决策树 (DFSDT) 算法，允许LLMs评估多个推理路径，并做出明智的决策，以回溯步骤或沿着有希望的路径前进。最终生成了126,486个（指令，解决方案路径）对。

ToolBench的API设计是其核心组成部分，旨在为LLMs提供丰富、详细的API信息，使其能够理解和有效使用API。每个API都被视为一个特殊函数，其文档作为函数字段输入到ChatGPT中。

2.2.2 任务类型与评估指标

ToolBench涵盖了多种任务类型，旨在训练LLMs处理真实世界的复杂场景：

• • 单工具任务：涉及使用单个API来完成指令。
• • 多工具任务：涉及组合多个API来完成复杂指令。
• • 多轮交互任务：指令的完成需要LLM进行多轮思考、API调用和响应处理。

ToolBench开发了一个自动评估器ToolEval，由ChatGPT支持，用于评估LLMs的工具使用能力。ToolEval包含两个关键指标：

• • 通过率 (Pass Rate)：衡量LLM在有限预算内成功执行指令的比例。
• • 胜率 (Win Rate)：比较两个解决方案路径的质量和有用性，评估标准包括信息丰富度、事实性、推理、里程碑、探索和成本。

2.2.3 工具使用训练方法与多轮工具交互设计

ToolBench通过其ToolLLM框架（包括数据构建、模型训练和评估）和ToolLLaMA模型（基于ToolBench数据集对LLaMA-2 7B模型进行微调）来训练LLM的工具使用能力。DFSDT算法在解决方案路径标注阶段发挥关键作用，通过扩展搜索空间和评估多个推理路径来生成高质量的训练数据，使得ToolLLaMA能够学习更复杂的规划和推理能力。此外，ToolBench还训练了一个神经API检索器，用于从庞大的API池中推荐相关的API，ToolLLaMA再进行多轮决策以得出最终答案。

主要发现： ToolLLaMA在处理单工具和复杂多工具指令方面表现出卓越的能力，优于Text-Davinci-003和Claude-2，并与ChatGPT表现相当。它对未见过的API具有强大的泛化能力，只需API文档即可适应新API。DFSDT作为一种通用的决策制定策略，显著增强了LLMs的推理能力。

2.3 其他多轮对话与工具交互数据集

除了InfoQuest和ToolBench，还有其他一些数据集也关注多轮对话和工具交互能力：

• • MINT (Multi-turn Interaction) [3]：专注于评估LLM在多轮交互中解决复杂任务的能力，特别是涉及工具使用和自然语言理解的场景。
• • ToolDial [6]：一个专注于工具增强型语言模型（TALM）在多轮对话中表现的数据集，包含13.5k个对话，旨在评估Agent在工具使用和对话连贯性方面的表现。
• • AgentBoard [7]：提供了一个多轮LLM Agent的分析评估平台，不仅关注Agent的最终任务完成情况，还深入分析了Agent在多轮交互和工具调用过程中的决策路径和错误类型。
• • WorkBench [8]：一个在真实工作场所环境中评估Agent的基准数据集，包含一个沙盒环境，内含五个数据库、26个工具和690个任务，涵盖了发送电子邮件等常见的业务活动，强调Agent在复杂、多工具环境下的任务解决能力。

这些数据集共同推动了LLM Agents在多轮对话和工具交互方面的研究进展，为评估Agent在复杂、动态环境中的表现提供了多样化的视角。

3. 总结与展望

本报告对近两年大模型Agent领域Benchmark数据集进行了深度分析，重点关注了数据分析场景以及多轮对话和工具交互能力。DataSciBench和DA-Code为数据分析Agent的评估提供了全面的框架，强调了代码生成、数据处理和可视化等核心能力。InfoQuest、ToolBench、MINT、ToolDial、AgentBoard和WorkBench等数据集则从不同角度评估了Agent在多轮对话中理解用户意图、跟踪上下文、以及灵活调用外部工具的能力。

这些数据集的出现，极大地推动了LLM Agents的评估和发展，揭示了当前LLM Agents在处理复杂任务、进行多轮推理和有效利用工具方面所面临的挑战。未来的研究方向可以包括：

• • 更复杂的真实世界任务：开发更贴近实际应用场景的Benchmark，例如涉及跨领域知识、多模态输入输出、以及需要长期规划和持续学习的任务。
• • 更精细化的评估指标：除了任务完成率，还需要设计能够评估Agent决策过程、工具选择合理性、对话流畅性等方面的细粒度指标。
• • 自动化评估方法：减少对人工评估的依赖，开发更高效、可扩展的自动化评估框架。
• • 对抗性Benchmark：构建能够测试Agent在面对模糊指令、矛盾信息或恶意攻击时的鲁棒性和安全性。
• • 特定领域Benchmark的深化：除了数据分析，还可以进一步深化在金融、医疗、法律等专业领域的Agent Benchmark，以满足特定行业的需求。

通过不断完善Benchmark数据集和评估方法，我们将能够更好地理解LLM Agents的能力边界，推动其在各个领域的广泛应用。

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