海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何用MCPMark改善学术研究中智能体能力评测的可复现性？

2025-08-28

30

学术痛点

现有AI智能体研究常因测试环境不透明、测试数据不公开导致结果难以验证。

解决方案亮点

开源框架：所有测试环境和验证脚本完全开源（GitHub仓库）
容器化支持：Docker镜像确保跨平台环境一致性
数据规范：结果文件强制包含完整环境参数和随机种子

具体操作

1. 论文中注明使用的MCPMark版本号和环境组合
2. 发布results目录下的原始测试数据
3. 提供.mcp_env模板（可脱敏敏感信息）
4. 在方法章节描述采用的聚合指标（如pass^K）

示例应用

对比研究不同模型在GitHub任务组的avg@K值，分析代码协作能力的稳定性差异

本答案来源于文章《MCPMark：大模型集成MCP执行智能体任务能力基准测试》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何用MCPMark改善学术研究中智能体能力评测的可复现性？

相关推荐