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Survey details LLM agent evaluation for multi-turn conversations

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的调查论文详细介绍了用于大型语言模型（LLM）驱动的代理的多轮对话评估方法。该论文采用受PRISMA启发的框架，系统地回顾了近250篇学术文献，以确定该领域的最新进展。它提出了两个分类体系：一个定义了要评估的方面，例如任务完成度和用户体验；另一个概述了如何评估，包括基于注释的方法、自动化指标和混合策略。 AI

影响 为评估LLM对话代理提供了一个结构化框架，可能指导代理评估领域的未来研究和开发。

排序理由 该条目是一篇发表在arXiv上的调查论文，详细介绍了LLM驱动代理的评估方法。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Shengyue Guan, Jindong Wang, Jiang Bian, Bin Zhu, Jian-guang Lou, Haoyi Xiong ·

    评估基于LLM的智能体在多轮对话中的表现：一项调查

    arXiv:2503.22458v3 Announce Type: replace-cross Abstract: This survey examines evaluation methods for large language model (LLM)-based agents in multi-turn conversational settings. Using a PRISMA-inspired framework, we systematically reviewed nearly 250 scholarly sources, capturi…

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