Ask2Decide 基准测试 LLM 智能体主动追问能力
原文标题：From Questions to Decisions: Benchmarking How LLM Agents Acquire Decision-Relevant Information from Human Beings
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
研究者发布 Ask2Decide 基准，含 43 个规划任务，检验智能体是否会主动询问影响决策的缺失信息。基于 19 名参与者的 79 次交互校准模拟用户后发现，四个前沿模型在信息缺失时初始计划不可行的比例高达 58%-98%，且难以区分有用信息与无关细节。
- 问题
- 现有基准多用未校准的模拟用户或完整问题，无法检验智能体是否主动追问影响决策的缺失信息。
- 方法
- 构建 43 个规划任务，由操作者持有缺失事实、用优化求解器判定哪些事实会改变最优计划，并用 19 名真人交互校准模拟用户。
- 结果
- 四个前沿模型在信息缺失时初始计划不可行率达 58%-98%，信息完整时仅 5%-28%。
- 影响
- 做规划类 Agent 的团队可据此评估追问策略，避免在信息不全时直接给出不可行方案。
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