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80+基准全兼容！Harbor Adapters统一智能体评测，最强模型仅28%通过率
Harbor Adapters and Harbor-Index: Infrastructure and a Curated Meta-Dataset for Large-Scale Agentic Evaluation
📖 AI 总结
本文介绍了Harbor Adapters与Harbor-Index，一个面向大规模智能体评估的统一基础设施和精选元数据集。研究团队开发了超过80个基准适配器，使任意智能体能够在复杂环境中接受标准化评估，并通过严格的代码审查和一致性实验验证了适配器的可靠性。基于此基础设施，作者对8种主流模型进行了大规模评测，系统比较了不同智能体在多样化任务中的表现。该工作的核心贡献在于：一是大幅降低了智能体评估的环境搭建和集成成本，提升了评测的可复现性与公平性；二是通过构建元数据集，为后续研究提供了可扩展的基准资源。这一基础设施有望推动智能体评估从分散、碎片化走向统一和规模化，为人工智能模型的能力追踪与迭代优化提供坚实支撑。
🔑 关键词速览
| Harbor Adapters | 一个统一的评估基础设施，用于将多种智能体基准测试适配到任意智能体上。 |
| Harbor-Index | 一个精选的高难度、多样化任务元数据集，用于大规模智能体评估。 |
| agentic benchmarks | 用于评估智能体（如语言模型代理）在复杂环境中完成任务能力的基准测试。 |
| parity experiments | 用于验证适配器与原始基准测试结果一致性的实验。 |
| harness | 测试框架，用于运行智能体评估的软件环境。 |
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