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ASTRA-bench: Evaluando el razonamiento y la planificación de acción de agentes con uso de herramientas y contexto de usuario

Se presenta ASTRA-bench, un benchmark diseñado para evaluar el razonamiento y la planificación de acción de agentes de IA que utilizan herramientas y contexto personal. El benchmark unifica el contexto personal evolutivo con una caja de herramientas interactiva para generar 2,413 escenarios. Los resultados indican una degradación significativa del rendimiento de modelos de vanguardia bajo alta complejidad, señalando limitaciones en la capacidad de los agentes para fundamentar el razonamiento en contextos personales complejos.

Periodista: Zidi Xiu, David Q. Sun, Kevin Cheng, Maitrik Patel, Josh Date, Yizhe Zhang, Jiarui Lu, Omar Attia, Raviteja Vemulapalli, Oncel Tuzel, Meng Cao, Samy Bengio