两篇新研究论文介绍了用于评估基于大型语言模型（LLM）的多代理系统（MAS）的框架。第一篇，ForestBench，提出了一个统一的图框架，将异构执行跟踪映射到共享空间，从而能够标准化比较不同的MAS方法。第二篇论文，“协作鸿沟”，提出了一个说明性的迷宫解决基准，用于在没有固定通信协议的情况下评估代理协作，揭示了与单独性能相比，模型协作时性能显著下降。 AI
影响 这些新的评估框架和基准对于推进多代理AI系统的开发和可靠性至关重要。
排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，介绍了用于评估多代理系统的新框架和基准。
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- ForestBench
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Influence Flower
- large-language models
- LLM-as-a-Judge
- multi-agent system
- ScienceCast
- The Collaboration Gap: Exploration and Benchmarking of Open-World Agentic Cooperation
- Tim R. Davidson
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