摘要
随着大语言模型智能体被期望执行端到端工作流,现有基准测试往往局限于问答或单公式编辑,无法衡量其构建完整电子表格的能力。本文提出 WorkstreamBench,专注于金融建模与情景分析等关键工作流,建立了包含准确性、公式和格式三个维度的评估体系。研究发现,尽管 Claude 系列模型表现最佳,但当前智能体在处理复杂 chained 计算时仍难以达到专业金融标准,表明其在真实场景下的规划与执行能力尚显不足。
AI 推荐理由
论文评估 Agent 执行端到端金融工作流的能力,涉及复杂任务分解与多步规划。
研究机构
Decision, Risk, and Operations Division, Columbia Business School
ESB Business School, Reutlingen University
论文信息