LLM智能体评测终极指南：从规划、工具到记忆、反思，收藏这一篇就够了！

原创于 2025-10-16 19:20:17 发布 · 848 阅读

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来自今年的**IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）—A类国际学术会议会上，IBM和耶鲁的研究人员给出了《评估基于LLM的智能体：基础、最佳实践与开放挑战》教程。**

大型语言模型（LLM）智能体的飞速发展，引发了人们对其评测的极大兴趣，也带来了新的挑战与机遇。本教程面向背景各异、对智能体、LLM、评测指标或基准几乎零基础的读者，系统讲解 LLM 智能体的评测方法。

先奠定核心概念，再深入剖析衡量关键“智能体能力”的代表性基准——规划、工具调用、自我反思与记忆。随后，针对不同种类的智能体（网页操作、软件工程、对话、科研等），逐一拆解对应的评测策略。教程还会盘点通用型智能体的多技能基准与排行榜，并梳理主流开发者常用的评测框架。最后，我们将展望前沿趋势、指出当前局限，并提出未来研究方向。

全文共226页，从以下多个角度对大语言模型智能体评估进行了全面综述：

第一部分：LLM智能体评估介绍（20分钟）

前置知识：LLM、智能体、LLM作为评估者、基准测试
什么是LLM智能体？它们为什么重要？
从静态LLM到自主交互系统的转变。
为什么可靠的评估对实际部署至关重要？

第二部分：评估基础智能体能力（40分钟）
我们将讨论四大核心智能体能力：规划与多步骤推理、函数调用与工具使用、自我反思和记忆。每项能力的评估内容包括：

能力概述及其重要性
评估该能力的挑战
常见评估方法（数据集、度量标准、基准测试）

基准测试示例：

规划与多步骤推理：GSM8K、HotpotQA、PlanBench
函数调用与工具使用：ToolBench、API-Bank、BFCL
自我反思：LLF-Bench、LLM-Evolve
记忆：ReadAgent、MemGPT、StreamBench

第三部分：评估应用特定智能体（45分钟）
我们将回顾一些主要的应用特定智能体。每种类型的智能体评估包括：

智能体类型概述、范围、任务及其现实应用
评估该类型智能体的挑战
常见评估方法（数据集、度量标准、环境）

基准测试示例：

Web智能体：MiniWob、WebShop、WebArena
软件工程智能体：HumanEval、SWE-bench、IT-Bench
科学智能体：ScienceQA、AAAR-1.0、CORE-Bench
对话智能体：MultiWOZ、ABCD、τ-Bench

第四部分：通用智能体评估（25分钟）

评估不同技能的智能体，不仅限于特定应用
基准测试：GAIA、AgentBench、OSWorld
聚焦多步骤推理、问题解决与工具使用

第五部分：智能体评估框架（40分钟）

框架作为开发、完善和持续监控的工具
当前框架中的评估特性与能力：

多层次粒度
数据生成
A/B比较

当前能力中的主要缺口
类Gym环境：控制的动态仿真环境

第六部分：关键见解与未来方向（25分钟）

当前趋势：向具有挑战性、现实和实时的基准测试转变
未来方向：

使用标准化度量标准进行细粒度评估
成本与效率度量
扩展与自动化评估
安全性与合规性
可靠智能体评估在各行业中的应用
负责任的AI开发与部署的重要性

第七部分：开放讨论（15分钟）

目标受众与前提条件
本教程将展示当前的最新进展与前沿研究，但也适合入门级听众。

前提条件：

熟悉大型语言模型（LLM）及其能力
对智能体的基本了解，包括其角色与功能

本教程最适合以下人群：

对智能体评估不熟悉的研究人员
曾在智能体评估的某个方面有所研究，但不熟悉整体框架的研究人员
处理评估挑战的基准开发人员
在特定领域应用中部署智能体的从业人员
广泛研究LLM智能体当前能力、风险与局限性的研究人员

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

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配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。