1. 从 WorfBench 说起智能体复杂任务规划到底难在哪ICLR25 上浙大和通义联合发布的 WorfBench 工作把大模型智能体的规划能力评测往前推了一大步。它做的事情很具体把真实场景里的任务拆解过程建模成有向无环图DAG用子序列和子图匹配算法去量化模型生成的工作流质量。论文里有个数字挺扎眼——即便是 GPT-4 这类头部模型在图结构工作流上的平均表现也只有 52.47%。换句话说让模型把订机票→选酒店→安排接驳→同步日程这种带并行分支和依赖关系的任务规划清楚目前还远没到能放心交给它自动跑的程度。这个结论对做智能体开发的你意味着什么如果你正在搭一个多工具调用的 Agent或者在做具身规划、复杂问题求解这类场景你会发现模型在线性步骤上表现还行一旦任务出现分支、并行、回退依赖规划质量就断崖式下跌。WorfBench 的错误分析也印证了这点典型失败集中在任务分解粒度、描述明确性、图结构正确性和输出格式规范性四个方向根子大多是对环境知识理解不足。所以横向评估不同模型的规划能力就成了选型阶段绕不开的一步。但这里有个现实问题你要对比 GPT-4、Claude-3.5、Qwen、Llama 这些模型就得分别去各家平台注册、拿 Key、配环境、处理不同的接口格式和计费方式。光是切换模型这一件事就能把评测脚本搞得七零八落。我试过用统一 Key 的方式把多模型调用收敛到一套配置里下面就把这套可复制的做法拆开讲包括配置片段、切换调用示例以及怎么用 WorfBench 的思路去记录验证结果。核心检索词先明确大模型智能体复杂任务规划能力评测适合需要横向对比多模型规划表现的开发者。你要做的是用一套统一 Key 打通多模型然后跑同一批规划任务记录结构化结果。2. TaoToken 统一 Key 前置准备把多模型入口收敛成一套配置在开始写评测脚本之前先把调用入口统一掉。TaoToken 提供的是兼容 OpenAI 接口规范的统一入口你拿一个 Key 就能在多个模型之间切换不用为每个模型单独维护 base_url 和鉴权逻辑。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。前置准备分三步走。第一步是拿到 API Key进入控制台的 API Keys 页面创建地址是 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。创建后把 Key 存到环境变量里别硬编码进脚本这是基本习惯。export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api第二步是确认你要评测的模型 ID。WorfBench 那篇工作里覆盖了闭源和开源共 18 种模型你不需要全跑挑 3 到 5 个有代表性的就行。比如做规划能力对比可以选一个头部闭源模型、一个中等规模开源模型、一个小参数模型这样能看出规模与规划能力的相关性——论文里提到图规划能力和模型规模并非完全正相关部分 7B 模型在某些任务上能超过 13B这个现象值得你自己验证一遍。第三步是准备评测任务集。WorfBench 的数据集在 GitHub 上开源项目代码在 zjunlp/WorfBench你可以直接拉下来用也可以自己构造一批带图结构依赖的规划任务。构造时注意覆盖串行、并行、条件分支三类结构这样评测才有区分度。这里要提醒一点TaoToken 是统一调用入口不是替代你本地编辑器或评测框架的东西。你的评测脚本、结果记录、分析逻辑还是得自己写TaoToken 解决的是多模型调用配置分散这个问题。把 Key 和 base_url 统一之后切换模型只需要改一个 model 字段评测脚本的其余部分完全不用动。如果你后续要做长期的编码类或 Agent 类评测可以考虑 Coding Plan 方案地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 适合需要持续跑批量任务的场景。单次验证模型规划能力的话用 API Keys 就够了。3. 可复制配置settings 片段与多模型切换调用示例这一节给你可以直接粘贴的配置和代码。先看配置文件。如果你用 Python 做评测推荐把配置写成 JSON 或 TOML方便切换模型时只改一处。{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: { planner_large: gpt-4o, planner_mid: claude-3-5-sonnet, planner_small: qwen2.5-7b-instruct }, eval: { temperature: 0.2, max_tokens: 2048, timeout: 60 } }注意 base_url 写的是 https://taotoken.net/api Key 从环境变量读取模型 ID 按你实际能调用的填。temperature 设低一点规划任务需要稳定输出0.2 比较合适。接下来是调用示例。用 OpenAI 兼容的 SDK 就行不需要额外装 TaoToken 专属库。import os import json from openai import OpenAI with open(eval_config.json, r, encodingutf-8) as f: cfg json.load(f) client OpenAI( base_urlcfg[base_url], api_keyos.environ[cfg[api_key_env]] ) def run_planning(model_id: str, task_prompt: str) - str: resp client.chat.completions.create( modelmodel_id, messages[ {role: system, content: 你是一个任务规划助手请把用户任务拆解为带依赖关系的工作流用 JSON 输出节点和边。}, {role: user, content: task_prompt} ], temperaturecfg[eval][temperature], max_tokenscfg[eval][max_tokens], timeoutcfg[eval][timeout] ) return resp.choices[0].message.content if __name__ __main__: task 帮我规划一次三人出差订往返机票、选两家酒店、安排机场到酒店的接驳、同步三人日程其中酒店选择依赖机票到达时间。 for name, model_id in cfg[models].items(): print(f {name} ({model_id}) ) try: out run_planning(model_id, task) print(out[:800]) except Exception as e: print(f调用失败: {e})这段代码的关键点在于所有模型走同一个 client只改 model 参数。你跑一轮就能拿到多个模型的规划输出直接对比。如果你用 Claude Code 做交互式评测配置方式略有不同。Claude Code 的 settings 文件里需要写全三件套Base URL、Key、Model ID。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的实际Key, ANTHROPIC_MODEL: claude-3-5-sonnet } }这个 settings 片段放在 Claude Code 的配置目录下路径按你本地实际位置来。写全三件套是为了避免只配了 Key 却忘了 base_url导致请求打到默认地址上去。如果你用 Cline 或带 MCP 的工具链配置逻辑一样Base URL 填 https://taotoken.net/api Key 填你的实际 KeyModel ID 填你要评测的模型。三件套缺一不可这是踩过的坑——只填 Key 不填 base_url请求会走默认端点报 401 或者连接失败。4. 验证请求与结果记录跑通一次规划评测并结构化存档配置写好后先做一次最小验证确认调用链路是通的。跑上面那段 Python 脚本如果三个模型都返回了内容说明统一 Key 配置成功。如果某个模型报错先看错误类型下一节会专门讲排查。验证通过后进入正式评测。这里借鉴 WorfBench 的评估思路把模型输出的工作流解析成图结构然后从链结构和图结构两个维度打分。你不需要完整复现 WorfEval 的算法但至少要记录几个关键指标。第一个指标是格式合规率。模型输出能不能被解析成合法的 JSON节点和边字段是否齐全。WorfBench 的错误分析里输出格式规范性是四大典型错误之一这个指标能直接反映模型的指令遵循能力。第二个指标是节点覆盖率。把标准答案的节点集合和模型输出的节点集合做对比看模型有没有漏掉关键步骤。比如同步三人日程这个节点如果模型没规划进去覆盖率就低。第三个指标是依赖关系正确率。检查模型输出的边是否和标准答案的依赖关系一致特别是并行分支和条件依赖。这是图规划能力的核心也是 WorfBench 发现模型表现最弱的地方。记录方式建议用 JSONL每行一条评测记录方便后续分析。import json from datetime import datetime def record_result(model_id, task_id, output, parsed_ok, node_coverage, edge_accuracy): record { timestamp: datetime.now().isoformat(), model_id: model_id, task_id: task_id, parsed_ok: parsed_ok, node_coverage: node_coverage, edge_accuracy: edge_accuracy, raw_output: output } with open(planning_eval_results.jsonl, a, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(record, ensure_asciiFalse) \n)跑完一批任务后你可以按 model_id 分组统计平均覆盖率和对齐率就能看出哪个模型在你的任务集上规划能力更强。实测下来头部模型在线性任务上差距不大但一到图结构任务差距就拉开了这和 WorfBench 的结论一致。如果你需要交互式地快速验证某个模型的规划输出可以用模型对话页面直接测地址是 https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 适合临时对比几个 prompt 的效果不用每次都跑脚本。结果记录还有一个细节把每次调用的 model_id 和实际返回的模型版本记下来。有些模型 ID 会指向滚动更新的版本今天和明天的输出可能有差异记录清楚才能复现。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth评测过程中最容易卡住的不是算法而是调用环节的报错。这一节把几个高频错误对照着讲清楚。401 未授权是最常见的。报错信息通常是Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key}}。原因一般有三个Key 没填对、Key 没放进环境变量、或者 base_url 没配对导致请求打到了错误的端点。排查顺序是先确认环境变量里TAOTOKEN_API_KEY的值和你在控制台创建的一致再确认 base_url 写的是 https://taotoken.net/api 。如果用了 Claude Code 的 settings检查三件套是否齐全——Base URL、Key、Model ID 一个都不能少。local proxy failed 这类报错通常出现在你本地有网络层配置的情况下。报错信息可能是APIConnectionError: Connection error或者local proxy failed。这时候先检查你的运行环境有没有额外的网络层设置干扰了请求把不必要的本地转发配置关掉直接用系统默认网络出口。TaoToken 的 API 入口是标准 HTTPS 端点不需要额外配置。reading choices 报错一般长这样KeyError: choices或者AttributeError: NoneType object has no attribute choices。这说明返回体里没有 choices 字段通常是请求本身失败了但你没检查状态码。排查方法是把原始响应打出来看确认是不是返回了错误信息。常见原因是 model_id 填错了比如填了一个不存在的模型名服务端返回错误体你的代码却直接去取 choices。OAuth 相关报错多出现在用 Claude Code 或类似工具时报错信息可能是OAuth token expired或authentication failed。如果你用的是 API Key 方式不应该走 OAuth 流程。检查你的配置文件里是不是混入了 OAuth 相关的字段把它们清掉只保留 Base URL、Key、Model ID 三件套。如果你之前登录过某个账号本地可能缓存了 OAuth 凭证清一下缓存再试。还有一个容易忽略的点超时。规划任务输出比较长如果 timeout 设得太短会报Request timed out。把 timeout 调到 60 秒以上max_tokens 给到 2048 或更高避免输出被截断导致 JSON 解析失败。排查完这些如果还是不通用最小请求测一下只发一条 hello看能不能拿到回复。能拿到说明链路通问题在具体模型或参数上拿不到说明配置层还有问题回到三件套检查。6. 把评测跑成习惯从单次对比到持续跟踪WorfBench 这类基准的价值不只在一次评测结果而在于它提供了一套可复用的评估框架。你把这套思路接到自己的开发流程里就能在模型迭代、prompt 调整、任务集扩充时持续跟踪规划能力的变化。具体做法是把评测脚本封装成一个命令每次改完 prompt 或换模型就跑一遍结果自动追加到 JSONL 文件里。跑多了你会有自己的数据知道哪个模型在你的任务分布上更稳哪个 prompt 策略对图结构任务更有效。论文里提到工作流可以作为流程先验知识增强智能体规划你也可以在 prompt 里注入标准工作流的结构提示对比注入前后的覆盖率变化。如果你要长期做这类评测Coding Plan 比单次 API 调用更划算地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各语言 SDK 的接入示例和参数说明遇到配置问题可以先翻文档。最后给一个实用技巧评测任务集不要一次用完留一批 OOD 任务做泛化测试。WorfBench 的结论里提到模型在训练集上表现好不代表在未见任务上也好泛化能力才是选型的关键参考。你可以在自己的任务集里划出 20% 作为留出集只在最终选型时跑避免过拟合到评测集上。
ICLR‘25 | 用TaoToken统一Key实测大模型智能体复杂任务规划能力
1. 从 WorfBench 说起智能体复杂任务规划到底难在哪ICLR25 上浙大和通义联合发布的 WorfBench 工作把大模型智能体的规划能力评测往前推了一大步。它做的事情很具体把真实场景里的任务拆解过程建模成有向无环图DAG用子序列和子图匹配算法去量化模型生成的工作流质量。论文里有个数字挺扎眼——即便是 GPT-4 这类头部模型在图结构工作流上的平均表现也只有 52.47%。换句话说让模型把订机票→选酒店→安排接驳→同步日程这种带并行分支和依赖关系的任务规划清楚目前还远没到能放心交给它自动跑的程度。这个结论对做智能体开发的你意味着什么如果你正在搭一个多工具调用的 Agent或者在做具身规划、复杂问题求解这类场景你会发现模型在线性步骤上表现还行一旦任务出现分支、并行、回退依赖规划质量就断崖式下跌。WorfBench 的错误分析也印证了这点典型失败集中在任务分解粒度、描述明确性、图结构正确性和输出格式规范性四个方向根子大多是对环境知识理解不足。所以横向评估不同模型的规划能力就成了选型阶段绕不开的一步。但这里有个现实问题你要对比 GPT-4、Claude-3.5、Qwen、Llama 这些模型就得分别去各家平台注册、拿 Key、配环境、处理不同的接口格式和计费方式。光是切换模型这一件事就能把评测脚本搞得七零八落。我试过用统一 Key 的方式把多模型调用收敛到一套配置里下面就把这套可复制的做法拆开讲包括配置片段、切换调用示例以及怎么用 WorfBench 的思路去记录验证结果。核心检索词先明确大模型智能体复杂任务规划能力评测适合需要横向对比多模型规划表现的开发者。你要做的是用一套统一 Key 打通多模型然后跑同一批规划任务记录结构化结果。2. TaoToken 统一 Key 前置准备把多模型入口收敛成一套配置在开始写评测脚本之前先把调用入口统一掉。TaoToken 提供的是兼容 OpenAI 接口规范的统一入口你拿一个 Key 就能在多个模型之间切换不用为每个模型单独维护 base_url 和鉴权逻辑。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。前置准备分三步走。第一步是拿到 API Key进入控制台的 API Keys 页面创建地址是 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。创建后把 Key 存到环境变量里别硬编码进脚本这是基本习惯。export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api第二步是确认你要评测的模型 ID。WorfBench 那篇工作里覆盖了闭源和开源共 18 种模型你不需要全跑挑 3 到 5 个有代表性的就行。比如做规划能力对比可以选一个头部闭源模型、一个中等规模开源模型、一个小参数模型这样能看出规模与规划能力的相关性——论文里提到图规划能力和模型规模并非完全正相关部分 7B 模型在某些任务上能超过 13B这个现象值得你自己验证一遍。第三步是准备评测任务集。WorfBench 的数据集在 GitHub 上开源项目代码在 zjunlp/WorfBench你可以直接拉下来用也可以自己构造一批带图结构依赖的规划任务。构造时注意覆盖串行、并行、条件分支三类结构这样评测才有区分度。这里要提醒一点TaoToken 是统一调用入口不是替代你本地编辑器或评测框架的东西。你的评测脚本、结果记录、分析逻辑还是得自己写TaoToken 解决的是多模型调用配置分散这个问题。把 Key 和 base_url 统一之后切换模型只需要改一个 model 字段评测脚本的其余部分完全不用动。如果你后续要做长期的编码类或 Agent 类评测可以考虑 Coding Plan 方案地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 适合需要持续跑批量任务的场景。单次验证模型规划能力的话用 API Keys 就够了。3. 可复制配置settings 片段与多模型切换调用示例这一节给你可以直接粘贴的配置和代码。先看配置文件。如果你用 Python 做评测推荐把配置写成 JSON 或 TOML方便切换模型时只改一处。{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: { planner_large: gpt-4o, planner_mid: claude-3-5-sonnet, planner_small: qwen2.5-7b-instruct }, eval: { temperature: 0.2, max_tokens: 2048, timeout: 60 } }注意 base_url 写的是 https://taotoken.net/api Key 从环境变量读取模型 ID 按你实际能调用的填。temperature 设低一点规划任务需要稳定输出0.2 比较合适。接下来是调用示例。用 OpenAI 兼容的 SDK 就行不需要额外装 TaoToken 专属库。import os import json from openai import OpenAI with open(eval_config.json, r, encodingutf-8) as f: cfg json.load(f) client OpenAI( base_urlcfg[base_url], api_keyos.environ[cfg[api_key_env]] ) def run_planning(model_id: str, task_prompt: str) - str: resp client.chat.completions.create( modelmodel_id, messages[ {role: system, content: 你是一个任务规划助手请把用户任务拆解为带依赖关系的工作流用 JSON 输出节点和边。}, {role: user, content: task_prompt} ], temperaturecfg[eval][temperature], max_tokenscfg[eval][max_tokens], timeoutcfg[eval][timeout] ) return resp.choices[0].message.content if __name__ __main__: task 帮我规划一次三人出差订往返机票、选两家酒店、安排机场到酒店的接驳、同步三人日程其中酒店选择依赖机票到达时间。 for name, model_id in cfg[models].items(): print(f {name} ({model_id}) ) try: out run_planning(model_id, task) print(out[:800]) except Exception as e: print(f调用失败: {e})这段代码的关键点在于所有模型走同一个 client只改 model 参数。你跑一轮就能拿到多个模型的规划输出直接对比。如果你用 Claude Code 做交互式评测配置方式略有不同。Claude Code 的 settings 文件里需要写全三件套Base URL、Key、Model ID。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的实际Key, ANTHROPIC_MODEL: claude-3-5-sonnet } }这个 settings 片段放在 Claude Code 的配置目录下路径按你本地实际位置来。写全三件套是为了避免只配了 Key 却忘了 base_url导致请求打到默认地址上去。如果你用 Cline 或带 MCP 的工具链配置逻辑一样Base URL 填 https://taotoken.net/api Key 填你的实际 KeyModel ID 填你要评测的模型。三件套缺一不可这是踩过的坑——只填 Key 不填 base_url请求会走默认端点报 401 或者连接失败。4. 验证请求与结果记录跑通一次规划评测并结构化存档配置写好后先做一次最小验证确认调用链路是通的。跑上面那段 Python 脚本如果三个模型都返回了内容说明统一 Key 配置成功。如果某个模型报错先看错误类型下一节会专门讲排查。验证通过后进入正式评测。这里借鉴 WorfBench 的评估思路把模型输出的工作流解析成图结构然后从链结构和图结构两个维度打分。你不需要完整复现 WorfEval 的算法但至少要记录几个关键指标。第一个指标是格式合规率。模型输出能不能被解析成合法的 JSON节点和边字段是否齐全。WorfBench 的错误分析里输出格式规范性是四大典型错误之一这个指标能直接反映模型的指令遵循能力。第二个指标是节点覆盖率。把标准答案的节点集合和模型输出的节点集合做对比看模型有没有漏掉关键步骤。比如同步三人日程这个节点如果模型没规划进去覆盖率就低。第三个指标是依赖关系正确率。检查模型输出的边是否和标准答案的依赖关系一致特别是并行分支和条件依赖。这是图规划能力的核心也是 WorfBench 发现模型表现最弱的地方。记录方式建议用 JSONL每行一条评测记录方便后续分析。import json from datetime import datetime def record_result(model_id, task_id, output, parsed_ok, node_coverage, edge_accuracy): record { timestamp: datetime.now().isoformat(), model_id: model_id, task_id: task_id, parsed_ok: parsed_ok, node_coverage: node_coverage, edge_accuracy: edge_accuracy, raw_output: output } with open(planning_eval_results.jsonl, a, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(record, ensure_asciiFalse) \n)跑完一批任务后你可以按 model_id 分组统计平均覆盖率和对齐率就能看出哪个模型在你的任务集上规划能力更强。实测下来头部模型在线性任务上差距不大但一到图结构任务差距就拉开了这和 WorfBench 的结论一致。如果你需要交互式地快速验证某个模型的规划输出可以用模型对话页面直接测地址是 https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 适合临时对比几个 prompt 的效果不用每次都跑脚本。结果记录还有一个细节把每次调用的 model_id 和实际返回的模型版本记下来。有些模型 ID 会指向滚动更新的版本今天和明天的输出可能有差异记录清楚才能复现。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth评测过程中最容易卡住的不是算法而是调用环节的报错。这一节把几个高频错误对照着讲清楚。401 未授权是最常见的。报错信息通常是Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key}}。原因一般有三个Key 没填对、Key 没放进环境变量、或者 base_url 没配对导致请求打到了错误的端点。排查顺序是先确认环境变量里TAOTOKEN_API_KEY的值和你在控制台创建的一致再确认 base_url 写的是 https://taotoken.net/api 。如果用了 Claude Code 的 settings检查三件套是否齐全——Base URL、Key、Model ID 一个都不能少。local proxy failed 这类报错通常出现在你本地有网络层配置的情况下。报错信息可能是APIConnectionError: Connection error或者local proxy failed。这时候先检查你的运行环境有没有额外的网络层设置干扰了请求把不必要的本地转发配置关掉直接用系统默认网络出口。TaoToken 的 API 入口是标准 HTTPS 端点不需要额外配置。reading choices 报错一般长这样KeyError: choices或者AttributeError: NoneType object has no attribute choices。这说明返回体里没有 choices 字段通常是请求本身失败了但你没检查状态码。排查方法是把原始响应打出来看确认是不是返回了错误信息。常见原因是 model_id 填错了比如填了一个不存在的模型名服务端返回错误体你的代码却直接去取 choices。OAuth 相关报错多出现在用 Claude Code 或类似工具时报错信息可能是OAuth token expired或authentication failed。如果你用的是 API Key 方式不应该走 OAuth 流程。检查你的配置文件里是不是混入了 OAuth 相关的字段把它们清掉只保留 Base URL、Key、Model ID 三件套。如果你之前登录过某个账号本地可能缓存了 OAuth 凭证清一下缓存再试。还有一个容易忽略的点超时。规划任务输出比较长如果 timeout 设得太短会报Request timed out。把 timeout 调到 60 秒以上max_tokens 给到 2048 或更高避免输出被截断导致 JSON 解析失败。排查完这些如果还是不通用最小请求测一下只发一条 hello看能不能拿到回复。能拿到说明链路通问题在具体模型或参数上拿不到说明配置层还有问题回到三件套检查。6. 把评测跑成习惯从单次对比到持续跟踪WorfBench 这类基准的价值不只在一次评测结果而在于它提供了一套可复用的评估框架。你把这套思路接到自己的开发流程里就能在模型迭代、prompt 调整、任务集扩充时持续跟踪规划能力的变化。具体做法是把评测脚本封装成一个命令每次改完 prompt 或换模型就跑一遍结果自动追加到 JSONL 文件里。跑多了你会有自己的数据知道哪个模型在你的任务分布上更稳哪个 prompt 策略对图结构任务更有效。论文里提到工作流可以作为流程先验知识增强智能体规划你也可以在 prompt 里注入标准工作流的结构提示对比注入前后的覆盖率变化。如果你要长期做这类评测Coding Plan 比单次 API 调用更划算地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各语言 SDK 的接入示例和参数说明遇到配置问题可以先翻文档。最后给一个实用技巧评测任务集不要一次用完留一批 OOD 任务做泛化测试。WorfBench 的结论里提到模型在训练集上表现好不代表在未见任务上也好泛化能力才是选型的关键参考。你可以在自己的任务集里划出 20% 作为留出集只在最终选型时跑避免过拟合到评测集上。
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