研究：低预算分子优化基准上 LLM 智能体收益多来自检索信息
原文标题：What Are LLM Agents Actually Learning on Low-Budget Molecular Optimization Benchmarks?
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论文拆解 LLM 智能体在低预算分子优化上的性能来源，发现隐藏任务名与参考化合物后，GPT-4o mini 智能体的 sum AUC 从 14.44 降至 4.85。无 LLM 的确定性检索基线即可达到 12.16，为完整智能体的 84%。作者据此建议采用检索安全的 PMO 提示与随机游走下限作为廉价合理性检查。
- 问题
- LLM 智能体在低预算分子优化上的高分有多少来自真实优化能力。
- 方法
- 隐藏任务名与参考化合物做消融，并与无 LLM 的确定性检索基线对比。
- 结果
- GPT-4o mini 智能体 sum AUC 从 14.44 降至 4.85，检索基线达 12.16，为完整智能体的 84%。
- 影响
- 分子优化基准需加入检索安全提示与随机游走下限，否则智能体收益会被高估。
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