논문 정보
- 날짜:
2026-02-28
- 카테고리: -
- 우선순위 점수: 4.333
핵심 요약
MobilityBench는 실제 사용자 쿼리를 기반으로 LLM 경로 계획 에이전트를 평가하기 위한 벤치마크입니다. 외부 API의 비결정성을 해결하기 위해 API 리플레이 샌드박스를 도입하고 결과 유효성, 도구 사용, 효율성 등 다차원 평가 지표를 제공합니다. 실험 결과, 현재 모델들은 기본 정보 검색에는 능숙하나 선호도 제약이 포함된 경로 계획에서는 한계를 보였습니다.
학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 실제 이동 서비스 데이터 기반의 샌드박스 환경을 통해 우리 팀의 경로 최적화 에이전트 성능을 객관적으로 검증하고 개선 방향을 설정하는 데 활용할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 실제 Amap 데이터를 활용한 샌드박스 환경이 구축되어 있어, 제약 조건이 포함된 복잡한 경로 계획 시나리오에서 에이전트의 성능을 즉시 벤치마킹할 수 있기 때문입니다.
원문 링크
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