Новости
Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
arXiv cs.AI · Опубликовано · 3 мин чтения
За 30 секунд
- Что произошло
- 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.
- Почему это важно
- Matters for engineers building data agents or evaluating LLMs on complex SQL and business logic tasks requiring multi-table reasoning and real-world consequences.
- На что обратить внимание
- 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
Паттерны, стоящие за этой новостью
Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.