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赣州深科网站建设,wordpress 国外在访问,怎么自己开一个网站,建设网站要什么手续总结 本文提出了一种新的基准–LiveMCPBench#xff0c;用于评估大型工具使用环境中代理的能力。 传统基准假定只有少量的应用程序接口和模拟工具环境#xff0c;不能充分反映现实中多样和动态的工具环境。 因此#xff0c;作者利用标准化接口–模型上下文协议#xff08;M…总结本文提出了一种新的基准–LiveMCPBench用于评估大型工具使用环境中代理的能力。传统基准假定只有少量的应用程序接口和模拟工具环境不能充分反映现实中多样和动态的工具环境。因此作者利用标准化接口–模型上下文协议MCP构建了 LiveMCPTool其中包括 70 个 MCP 服务器和 527 个真实工具。此外他们还引入了可实现评估自动化的 LiveMCPEval通过使用 LLM 作为评估者他们实现了与人类评估者 81% 的一致率。我们还提出了可实现工具探索和顺序使用的 MCP Copilot Agent并对十种最先进的模型进行了比较。结果证实Claude-Sonnet-4 的成功率约为 79%而大多数模型的成功率仅为 30%-50%这表明在大规模工具环境中的能力存在显著差异。这项研究为评估提供了一个现实的、可重复的基础并为未来的代理研究奠定了基础。建议采用的方法作者设计了一个由四个主要元素组成的框架以评估代理是否能有效利用大型 MCP 工具套件。首先设计了各种日常任务并收集了六个领域的 95 项实际任务包括办公室工作、生活信息、金融、旅行和购物。这提供了现实世界中需要时间变化和综合使用多种工具的任务。其次我们建立了LiveMCPTool其中包含70个服务器和527个工具不依赖外部API密钥并随时提供给研究人员使用。第三我们提出了 LiveMCPEval这是一种由 LLM 判断代理工具使用过程的方法。这样就能在包含解决方案多样性和时间依赖性的环境中进行稳健的评估。最后我们开发了 MCP Copilot Agent它基于 ReACT 策略集成了工具探索和顺序执行功能。该框架克服了传统方法中应用程序接口API不稳定性和小规模性的问题并提供了一个现实的、可重复的评估环境。实验在 Claude-Opus-4、Claude-Sonnet-4、GPT-4.1、Gemini-2.5-Pro 和 DeepSeek-V3 等 10 个主要模型上进行了实验使用 95 个任务来比较性能。在使用DeepSeek-V3进行评估时采用了LLM-as-a-Judge方法并与人工评估结果进行了核对。结果显示Claude-Sonnet-4 的成功率最高达到 78.95%其次是 Claude-Opus-4为 70.53%。另一方面GPT-4.1 和 Gemini-2.5-Pro 的成功率仅为 40%左右这证实了许多模型都无法找到和组合工具。其中工具使用不当、未指定参数和 “检索错误”未找到合适的工具是主要的失败因素。此外对每个模型利用行为的分析表明克劳德系统积极探索和利用多种工具而其他模型则倾向于依赖单一工具。此外性价比权衡分析确定 Claude-Sonnet-4 和 Qwen2.5-72B 为具有成本效益的模型。这些结果得出结论目前的许多模型在大型工具环境中仍有局限性未来需要改进任务分解和动态规划能力。