Agent Leaderboard：AI Agent 性能评估排行榜

综合介绍

Agent Leaderboard 是由 Galileo AI 在 Hugging Face 平台上推出的一个专注于 AI 代理性能评估的在线工具。它通过综合多个权威数据集（如 BFCL、τ-bench、xLAM 和 ToolACE），对 17 种领先的大型语言模型（LLM）进行测试，涵盖从简单 API 调用到复杂多工具交互的场景。网站旨在回答“AI 代理在真实业务场景中的表现如何”，帮助开发者和企业选择适合自身需求的模型。排行榜每月更新，支持查看模型排名、得分、成本等信息，适用于需要构建高效 AI 代理系统的团队。无论是开源模型还是私有模型，用户都能在这里直观对比其性能。查看分析报告：Hugging Face 推出 Agent 智能体排行榜： 谁是工具调用领域的领导者？

功能列表

• 模型性能排名: 显示 17 种主流 LLM 的排名，如 Gemini-2.0 Flash、GPT-4o 等，基于工具选择质量（TSQ）评分。
• 多维度评估数据: 提供跨领域测试结果，覆盖数学、零售、航空、API 交互等 390 多个场景。
• 成本与效率对比: 展示每种模型的每百万 token 成本（如 Gemini-2.0 Flash $0.15 vs GPT-4o $2.5），便于性价比分析。
• 筛选与查看工具: 支持按供应商、开源/私有状态、得分等条件筛选模型，快速定位所需信息。
• 数据集开源访问: 提供测试数据集下载链接，方便开发者研究和验证。
• 动态更新机制: 每月更新排行榜，同步最新模型发布和性能数据。

使用帮助

如何访问与使用

Agent Leaderboard 是一个无需安装的在线工具，用户只需打开浏览器，访问 https://huggingface.co/spaces/galileo-ai/agent-leaderboard 即可使用。页面加载后，映入眼帘的是一个直观的排行榜表格，无需注册或登录即可浏览所有公开数据。如果需要更深入参与（如下载数据集或提出建议），可以注册 Hugging Face 账户。

操作流程

1. 浏览排行榜
   • 打开网页后，首页默认展示当前排名前 17 的 LLM 模型。
   • 表格列包括“排名（Rank）”、“模型名称（Model）”、“供应商（Vendor）”、“得分（Score）”、“成本（Cost）”和“类型（开源/私有）”。
   • 示例：排名第一的 Gemini-2.0 Flash，得分 0.9+，成本 $0.15/百万 token。
2. 筛选与对比模型
   • 点击表格上方的筛选框，可以选择“供应商”（如 Google、OpenAI）、“类型”（开源或私有）或“得分区间”。
   • 例如，输入“OpenAI”后，页面会过滤出 GPT-4o、o1 等模型，方便对比其性能。
   • 若想查看成本效益，可按“Cost”列排序，找到价格最低的选项。
3. 查看详细评估数据
   • 点击任一模型名称（如 Gemini-1.5-Pro），会弹出具体性能报告。
   • 报告包括模型在不同数据集上的表现，例如在 τ-bench 的零售场景得分、在 ToolACE 的 API 交互得分等。
   • 数据以图表形式展示，直观呈现模型在多工具任务或长上下文场景中的强弱。
4. 下载开源数据集
   • 页面底部有“Dataset”链接，点击跳转至 https://huggingface.co/datasets/galileo-ai/agent-leaderboard。
   • 用户可下载完整测试数据集（如 BFCL 的数学题库、xLAM 的跨领域数据），用于本地分析或二次开发。
   • 下载前需登录 Hugging Face 账户，若无账户，可点击页面右上角“Sign Up”注册，过程简单，仅需邮箱验证。
5. 获取更新动态
   • 排行榜承诺每月更新，关注 Galileo AI 的官方博客（链接在页面底部）可获取最新模型加入通知。
   • 例如，近期用户在社区请求加入 Claude 3.7 Sonnet 和 Grok 3，官方回复将在 API 可用后添加。

特色功能操作详解

• 工具选择质量（TSQ）评分解读
  • TSQ 是 Agent Leaderboard 的核心评估指标，衡量模型在工具使用中的准确性。
  • 操作示例：选择 GPT-4o，查看其 TSQ 得分 0.9，细项显示它在多工具协同任务中表现优异，但在长上下文场景稍弱。
  • 使用建议：如果你的项目涉及复杂工作流，选择 TSQ 高于 0.85 的模型。
• 多领域测试结果分析
  • 点击“Evaluation Details”，可查看模型在 14 个基准测试中的表现。
  • 示例：Gemini-2.0 Flash 在 BFCL（数学与教育）得分 0.92，在 ToolACE（API 交互）得分 0.89。
  • 使用场景：需要处理航空数据的团队可参考 τ-bench 结果，挑选擅长该领域的模型。
• 成本优化决策
  • 在表格“Cost”列查看每百万 token 的输入/输出价格。
  • 操作示例：筛选“Cost < $1”，结果显示 Mistral-small-2501（$0.5/百万 token），适合预算有限的项目。
  • 小贴士：结合得分和成本，平衡性能与开支。

注意事项

• 数据更新时间: 当前数据截至 2025 年 2 月，建议定期访问以获取最新排名。
• 社区反馈: 若需新模型（如 Grok 3），可在 Hugging Face 页面留言，官方会根据 API 可用性响应。
• 技术要求: 网页对网络要求低，但下载数据集需稳定连接，建议使用桌面端操作。

通过以上步骤，用户可以快速上手 Agent Leaderboard，无论是寻找高性能模型，还是研究 AI 代理的技术细节，这个工具都能提供实用支持。