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盖亚：LLM代理商基准每个人都在谈论
从业人员需要了解的有关LLM代理商的基准盖亚之后：LLM代理商基准每个人都在谈论的LLM代理商首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学上周成为头条新闻。
在Microsoft的2025年建造中，首席执行官Satya Nadella介绍了“开放式代理网络”的愿景，并展示了一个较新的Github Copilot，该副驾驶用作Azure AI Foundry提供动力的多机队员。
Google的I/O 2025迅速随后进行了一系列代理AI创新：Gemini 2.5中的新代理模式，编码助理Jules的开放式测试版，以及对模型上下文协议的本机支持，这可以实现更流畅的合法协作。
代理AIOpenai也不静止。他们将操作员，网络浏览代理升级到了新的O3模型，该模型将更多的自主权，推理和上下文意识带入日常任务。
在所有公告中，一个关键字不断弹出：Gaia。每个人似乎都在竞赛报告他们的Gaia分数，但是您实际上知道它是什么吗？
Gaia如果您想了解更多有关Gaia分数背后的内容，那么您就在正确的位置。在此博客中，让我们解开Gaia基准测试，并讨论它的含义，其工作原理以及为什么在选择LLM代理工具时应该关心这些数字。
基准1。代理AI评估：从问题到解决方案
llm代理是使用LLM作为可以自主执行任务的核心系统的AI系统，通过将自然语言理解与推理，计划，内存和工具使用相结合。
llm与标准LLM不同，它们不仅是提示的被动响应者。取而代之的是，他们启动行动，适应上下文，并与人类（甚至其他代理商）合作解决复杂的任务。
随着这些代理人的能力越来越强大，一个重要的问题自然而然地提到了：我们如何弄清楚它们的表现如何？
我们需要标准的基准评估。
一段时间以来，LLM社区一直依赖于测试LLM的特定技能的基准测试，例如，对MMLU的知识回忆，GSM8K上的算术推理，HumaneVal上的snippet级代码生成，或对Superglue上的单转型语言理解。
mmlu GSM8K HumaneVal Superglue 完全 ACT