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Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Argo-Bench is a benchmark with 210 tasks evaluating AI agents on realistic enterprise data warehouse workflows across 235 tables and 7.5 billion rows.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building data agents or evaluating LLMs on complex SQL and business logic tasks requiring multi-table reasoning and real-world consequences.
- Achtung
- Best models score 95 or higher on only 35% of tasks, averaging 59.5 points, suggesting current agents struggle significantly with enterprise-scale data navigation and decision-making.
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Die Patterns dahinter
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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