TurnFlow 基准：评测多轮 LLM 智能体的用户状态推理
原文标题：TurnFlow: Benchmarking User-State Reasoning in Multi-Turn LLM Agents via Scene-Guided User Simulation
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论文推出 TurnFlow，一个结合自适应用户模拟与可验证判分的交互式基准，检验模型能否在多轮对话中保持、修正并执行用户需求。9 个 LLM 在 490 个场景中通过率仅 42.86%–59.59%，在范围蔓延与目标转移类任务上明显不可靠。
- 问题
- 单轮表现强不代表多轮可靠，模型难以在多轮对话中保持、修正并执行用户需求。
- 方法
- 交互式基准，结合自适应用户模拟与可验证判分，隐藏需求与通过标准可控，覆盖范围蔓延、目标转移等挑战类型。
- 结果
- 9 个 LLM 在 490 个场景整体通过率仅 42.86%–59.59%，范围蔓延与目标转移类明显更差。
- 影响
- 暴露多轮智能体在需求演化推理上的系统性短板，可作为产品上线前的多轮可靠性验收基准。
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TurnFlow 基准测多轮用户状态推理，9 个 LLM 在 490 场景通过率仅 42.86%–59.59%
- •结合自适应用户模拟与可验证判分，隐藏需求与通过标准由基准控制
- •9 个 LLM 整体通过率区间 42.86%–59.59%，单轮强不代表多轮可靠
- •状态化多约束遵循表现较好，范围蔓延与目标转移类任务明显不可靠
- •失败分两类：未识别变更约束或隐藏冲突，以及识别了但未在最终回复中执行
为什么重要：开放域需求协调此前测量不足，该基准把多轮助手最易失手的场景量化出来。
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