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Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- 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.
- なぜ重要か
- Matters for engineers building data agents or evaluating LLMs on complex SQL and business logic tasks requiring multi-table reasoning and real-world consequences.
- 注意点
- 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.
- agent
- reasoning
- eval
- benchmark
この話題の背景にあるパターン
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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