智能體工作流生成基準WorfBench

原標題：浙大&通義全面評測智能體復雜任務規劃能力，18主流大模型全不及格｜ICLR2025
文章來源：量子位
內容字數：3421字

WorfBench：大模型智能體工作流評測基準

隨著大模型智能體能力的快速發展，其不再局限于簡單的API調用，而是能夠像人類一樣與界面交互，執行復雜操作。然而，評估這類智能體處理復雜任務的核心能力——工作流生成能力——的基準卻十分缺乏。現有評估方法存在場景覆蓋范圍窄、工作流結構復雜性不足以及評估標準不全面等問題。

為了解決這一問題，浙江大學通義團隊聯合發布了WorfBench——一個涵蓋多場景和復雜圖結構工作流的統一基準，以及WorfEval——一套系統性評估協議。這項研究已被人工智能頂級會議ICLR 2025錄用。

1. WorfBench 的構建與評估

WorfBench 利用GPT自動化構建多場景任務，包括問題求解、函數調用、具體規劃和開放式規劃等，生成了包含18k個訓練樣本、2146個測試樣本和723個OOD（Out-of-Distribution，超出分布）樣本的評測數據集。WorfBench將工作流建模為有向無環圖（DAG），更精確地表示現實世界中的復雜串行或并行智能體工作流。為了確保數據質量，研究人員引入了節點鏈作為中間結構，并采用拓撲排序算法對圖結構進行質量過濾，并在測試集上進行人工驗證。

WorfEval則通過子序列和子圖匹配算法，分別從鏈結構和圖結構兩個維度對大模型生成的工作流進行量化評估，從而精準衡量模型的線性規劃和圖規劃能力。

2. 基準評測結果

研究人員在WorfBench上對18種不同規模的主流大模型進行了評估，包括閉源模型（如O1、GPT-4、Claude-3.5）和開源模型（如Llama系列、Qwen系列等）。結果顯示，模型在圖結構工作流預測上的能力遠未達到現實需求，即使是GPT-4，其圖結構工作流的平均性能也僅為52.47%。即使在訓練集上表現出色，模型在OOD任務上的泛化能力仍然有待提高，這表明僅通過數據擬合難以有效學習結構化工作流規劃能力。

3. 工作流生成分析

研究人員發現大模型在工作流生成中存在顯著的線性規劃與圖規劃能力差距，且圖規劃能力與模型規模并非完全正相關。部分7B模型在某些任務上甚至超越了13B模型，這可能與模型訓練數據的規模和質量有關。即使提供標簽節點鏈以簡化圖結構預測任務，模型的圖規劃性能仍不理想，這表明圖規劃的復雜性在于對任務依賴關系的理解。

進一步的錯誤分析顯示，大模型在工作流生成中的典型錯誤主要集中在任務分解的粒度、任務描述的明確性、圖結構的正確性以及輸出格式的規范性四個方面，這些錯誤大多源于模型對環境知識的缺乏。

4. 工作流知識增強智能體

研究表明，工作流可以作為一種流程先驗知識直接指導智能體的規劃過程，幫助其在復雜任務中更高效地執行，還可以作為鏈式思考（Chain-of-Thought，CoT）的增強手段。工作流的圖結構特性能夠實現并行任務執行，顯著減少推理時間，提升任務完成效率。

總而言之，WorfBench和WorfEval為大模型智能體工作流規劃能力的評估提供了一個重要的基準，也為未來研究指明了方向，例如優化提示策略、采用多智能體架構，以及將世界知識或世界模型更深入地融入大模型中。

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