挖掘「缝合」的潜力：CapaBench 揭示 LLM 智能体中各个模块的作用

CapaBench是一个量化LLM Agent架构中各个模块贡献的评估框架。

原标题：挖掘「缝合」的潜力：CapaBench 揭示 LLM 智能体中各个模块的作用
文章来源：AI科技评论
内容字数：7521字

CapaBench：量化评估LLM Agent模块贡献的框架

本文介绍了CapaBench，一个用于量化评估大型语言模型（LLM）Agent架构中各个模块贡献的框架。随着LLM的快速发展，模块化LLM Agent架构日益流行，但评估各个模块的贡献仍然是一个挑战。CapaBench通过模块化设计和Shapley值方法，为解决这一问题提供了一种全新的、可解释的评估方式。

1. LLM代理的模块化架构

CapaBench采用了包含四个核心模块的代理框架：规划、推理、行动和反思。规划模块负责将复杂任务分解为子任务；推理模块进行逻辑推理和因果分析；行动模块执行操作；反思模块分析任务失败原因并优化行为。这些模块是当前LLM Agent架构中解决复杂任务的核心。

2. 模块贡献的系统性评估

CapaBench使用Shapley值方法来量化每个模块的贡献。Shapley值是一种公平的评估框架，它计算每个模块对系统表现的边际贡献。通过评估所有模块组合（2⁴=16种），并测量每种组合下的任务成功率，CapaBench可以量化每个模块的贡献和协同效应。

3. 数据集建设与评估任务

为了确保评估框架的有效性，CapaBench构建了一个包含超过1500个多回合任务的大规模数据集，涵盖在线购物、导航规划、票务订购、数学问题求解、自动定理证明、机器人协作和操作系统交互等多种任务。这些任务具有不同的难度等级，能够全面评估各个模块的能力。

4. 实验评估

实验中，研究人员使用Llama3-8B-Instruct作为默认模块实现，并系统地替换每个模块的默认实现进行评估。结果显示，具有更高Shapley值的模块组合能够提高任务表现。不同模型在不同任务上的表现差异也反映了其各自的优势和劣势。

5. 现象分析

实验结果表明，不同任务对模块贡献的需求各异：高认知复杂度的任务更依赖推理和规划模块；要求精准度的任务则更依赖行动模块。反思模块的贡献在所有任务中都相对较低，这可能是因为反思的质量难以直接转化为更高的成功率。

6. 结语

CapaBench为LLM Agent的性能评估和优化提供了有力支持。它能够有效揭示各个模块的作用，并为开发者提供科学的依据，推动LLM Agent技术的发展。该框架及其数据集已在AGI-Eval社区平台上线。

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