各大智能体平台的评测

各大智能体平台的评测主要关注智能体的综合能力、架构设计、参数学习效率以及它们在特定任务上的表现。以下是一些智能体平台的评测情况：

复旦大学AgentGym平台

复旦大学语言与视觉团队推出的AgentGym平台，实现了大语言模型智能体从数据采样到能力评测的全流程。该平台的提出，旨在通过打通整个流程，促进智能体的自我进化和能力提升1。

清华大学SuperBench框架

清华大学基础模型研究中心联合中关村实验室研制的SuperBench大模型综合能力评测框架，为大模型技术、应用和生态发展提供了客观和科学的评测标准4。

Cohere的多小模型评测方法

Cohere提出了一种新的评测方法，使用多个小模型替代单一的大模型进行评测，这可能有助于更细致地评估智能体的性能2。

Meta的AdvPrompter

Meta推出的AdvPrompter技术，能够以极快的速度生成人类可读的对抗性提示，这在智能体的安全性和鲁棒性评测中可能具有重要意义2。

通智测试

通智测试是一套评估通用人工智能的标准化和定量化体系，它通过刻画通用人工智能的基本特征和里程碑，为智能体的智能水平提供了一个全面的评估6。

智能体架构与参数学习

为了提高基于LLM的自主智能体的效率，需要考虑智能体的架构设计和参数学习效率。这涉及到如何设计智能体以更好地利用LLM，以及如何有效地学习智能体的参数7。

决策智能的突破

决策智能作为新一代人工智能的重要发展方向，已经在多个领域取得了突破。中国科学院自动化研究所发布的“及第”多智能体开源开放平台，是这一领域的一个重要进展8。

智能体评测阶段

在2023年至2024年的智能体评测阶段，大模型作为智能中枢的能力，包括对复杂任务的拆解、规划、决策和执行，逐渐被发掘和评估5。

各大智能体平台的评测不仅关注智能体的技术实现，还关注其在实际应用中的表现和潜力。通过这些评测，可以更好地理解各个平台的优势和局限，为人工智能的进一步发展提供指导。