挖掘「縫合」的潛力：CapaBench 揭示 LLM 智能體中各個模塊的作用

CapaBench是一個量化LLM Agent架構中各個模塊貢獻的評估框架。

原標題：挖掘「縫合」的潛力：CapaBench 揭示 LLM 智能體中各個模塊的作用
文章來源：AI科技評論
內容字數：7521字

CapaBench：量化評估LLM Agent模塊貢獻的框架

本文介紹了CapaBench，一個用于量化評估大型語言模型（LLM）Agent架構中各個模塊貢獻的框架。隨著LLM的快速發展，模塊化LLM Agent架構日益流行，但評估各個模塊的貢獻仍然是一個挑戰。CapaBench通過模塊化設計和Shapley值方法，為解決這一問題提供了一種全新的、可解釋的評估方式。

1. LLM代理的模塊化架構

CapaBench采用了包含四個核心模塊的代理框架：規劃、推理、行動和反思。規劃模塊負責將復雜任務分解為子任務；推理模塊進行邏輯推理和因果分析；行動模塊執行操作；反思模塊分析任務失敗原因并優化行為。這些模塊是當前LLM Agent架構中解決復雜任務的核心。

2. 模塊貢獻的系統性評估

CapaBench使用Shapley值方法來量化每個模塊的貢獻。Shapley值是一種公平的評估框架，它計算每個模塊對系統表現的邊際貢獻。通過評估所有模塊組合（2⁴=16種），并測量每種組合下的任務成功率，CapaBench可以量化每個模塊的貢獻和協同效應。

3. 數據集建設與評估任務

為了確保評估框架的有效性，CapaBench構建了一個包含超過1500個多回合任務的大規模數據集，涵蓋在線購物、導航規劃、票務訂購、數學問題求解、自動定理證明、機器人協作和操作系統交互等多種任務。這些任務具有不同的難度等級，能夠全面評估各個模塊的能力。

4. 實驗評估

實驗中，研究人員使用Llama3-8B-Instruct作為默認模塊實現，并系統地替換每個模塊的默認實現進行評估。結果顯示，具有更高Shapley值的模塊組合能夠提高任務表現。不同模型在不同任務上的表現差異也反映了其各自的優勢和劣勢。

5. 現象分析

實驗結果表明，不同任務對模塊貢獻的需求各異：高認知復雜度的任務更依賴推理和規劃模塊；要求精準度的任務則更依賴行動模塊。反思模塊的貢獻在所有任務中都相對較低，這可能是因為反思的質量難以直接轉化為更高的成功率。

6. 結語

CapaBench為LLM Agent的性能評估和優化提供了有力支持。它能夠有效揭示各個模塊的作用，并為開發者提供科學的依據，推動LLM Agent技術的發展。該框架及其數據集已在AGI-Eval社區平臺上線。

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。