Agent Leaderboard 使用教程

Agent Leaderboard 使用教程

agent-leaderboard Ranking LLMs on agentic tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-leaderboard

1. 项目介绍

Agent Leaderboard 是一个用于评估语言模型在复杂场景中有效利用工具能力的排行榜。该项目通过一系列标准化的测试和评分系统，对不同的语言模型进行排名，以便了解它们在真实商业场景中的表现。

2. 项目快速启动

快速启动 Agent Leaderboard 的步骤如下：

首先，确保你已经安装了必要的依赖项。你可以通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

然后，你可以通过运行以下命令来初始化项目：

python llm_handler.py

这将初始化语言模型处理程序。接下来，你需要准备数据集并转换它们以供模型使用。以下是数据转换的示例：

jupyter notebooks/bfcl.ipynb
jupyter notebooks/tau.ipynb
jupyter notebooks/toolace.ipynb
jupyter notebooks/xlam.ipynb

最后，你可以使用以下命令来运行评分和评估：

python evaluate.py

3. 应用案例和最佳实践

在使用 Agent Leaderboard 时，以下是一些应用案例和最佳实践：

• 确保你使用的是最新版本的依赖项，以避免兼容性问题。
• 在评估模型之前，仔细检查数据集的质量和相关性。
• 根据需要调整评分系统的参数，以适应不同的评估需求。

4. 典型生态项目

Agent Leaderboard 的生态系统包括以下典型项目：

• BFCL: 用于评估函数调用能力的综合数据集。
• τ-bench: 专注于真实世界中工具使用场景的基准测试。
• xLAM: Salesforce AI 研究团队创建的覆盖21个领域的大型动作模型数据集。
• ToolACE: 跨390个领域的API交互数据集。

通过这些项目，你可以更全面地评估语言模型的工具调用能力。

agent-leaderboard Ranking LLMs on agentic tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-leaderboard