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Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Argo-Bench évalue 210 tâches d'agents IA sur des workflows réalistes d'entrepôt de données d'entreprise couvrant 235 tables et 7,5 milliards de lignes.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs construisant des agents de données ou évaluant des LLMs sur des tâches SQL complexes nécessitant du raisonnement multi-table.
- Vigilance
- Les meilleurs modèles atteignent 95 points ou plus sur seulement 35% des tâches, avec une moyenne de 59,5 points, révélant des difficultés majeures.
- agent
- reasoning
- eval
- benchmark
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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