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# τ-bench
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## 概述
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τ-bench（Tau Bench）是一个用于评估通过领域特定 API 工具和政策指南与用户交互的对话式 AI 代理的基准测试。它模拟动态的多轮对话，其中语言模型同时扮演用户和代理角色。
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## 任务描述
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- **任务类型**：对话代理评估
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- **输入**：具有特定目标和约束的用户场景
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- **输出**：代理通过 API 工具调用执行操作以完成任务
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- **领域**：航空客户服务、零售客户服务
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## 主要特性
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- 使用 LLM 模拟用户的动态对话仿真
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- 领域特定的 API 工具和政策指南
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- 真实的客户服务场景
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- 测试多轮对话能力
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- 评估工具使用和政策合规性
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## 评估说明
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- **需要安装**：`pip install git+https://github.com/sierra-research/tau-bench`
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- **用户模型配置**：需设置用户模拟模型
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- 主要指标：基于任务完成奖励的 **准确率（Accuracy）**
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- 支持 **航空（airline）** 和 **零售（retail）** 领域
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- 使用 **pass@k** 聚合方法进行鲁棒性评估
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- [使用示例](https://evalscope.readthedocs.io/zh-cn/latest/third_party/tau_bench.html)
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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|----------|-------|
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| **基准测试名称** | `tau_bench` |
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| **数据集 ID** | [tau-bench](https://github.com/sierra-research/tau-bench) |
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| **论文** | N/A |
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| **标签** | `Agent`, `FunctionCalling`, `Reasoning` |
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| **指标** | N/A |
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| **默认示例数量** | 0-shot |
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| **评估分割** | `test` |
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| **聚合方式** | `mean_and_pass_hat_k` |
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## 数据统计
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*统计数据不可用。*
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## 样例示例
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*样例示例不可用。*
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## 提示模板
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*未定义提示模板。*
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## 额外参数
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
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|-----------|------|---------|-------------|
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| `user_model` | `str` | `qwen-plus` | 用于在环境中模拟用户的模型。 |
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| `api_key` | `str` | `EMPTY` | 用户模型后端的 API 密钥。 |
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| `api_base` | `str` | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | 用户模型 API 请求的基础 URL。 |
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| `generation_config` | `dict` | `{'temperature': 0.0}` | 用户模型模拟的默认生成配置。 |
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## 使用方法
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### 使用 CLI
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets tau_bench \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 使用 Python
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['tau_bench'],
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dataset_args={
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'tau_bench': {
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# extra_params: {} # 使用默认额外参数
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}
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},
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limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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run_task(task_cfg=task_cfg)
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``` |