WorfBench

给AI工作流生成能力打分,让模型编排更靠谱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 10 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 159
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

WorfBench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zjunlp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,agent-planning,agentic,agentic-workflow,agents,artificial-intelligence,benchmark,iclr2025,large-language-models,natural-language-processing,planning,workflow
GitHub 星标★ 159
上线时间2024-09-29 00:00:00
代码更新2025-02-19
仓库体积1.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

WorfBench 是一个用于评测和生成智能体工作流(Agentic Workflow)的基准测试框架,由 ICLR 2025 论文提出。它解决的核心问题是:当前大语言模型在生成复杂工作流(如多步骤任务编排、工具调用序列)时缺乏统一、可量化的评测标准。WorfBench 提供了一套标准化的任务集、评测指标和参考实现,能够自动评估模型生成的工作流在正确性、效率、鲁棒性等方面的表现。其核心能力包括:支持多种工作流表示格式、提供细粒度的错误分析、以及可扩展的评测接口。该框架旨在推动智能体工作流生成领域的研究进展,帮助开发者客观比较不同模型或方法的效果。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 159

核心亮点

  • 首个针对智能体工作流生成的系统化基准,填补评测空白
  • 提供细粒度错误分析,能定位工作流中具体失败环节
  • 基于ICLR 2025论文,学术严谨性有保障

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持有待完善
  • 基准任务集覆盖范围可能有限,需更多领域验证

适用场景

  • 学术研究:对比不同LLM在工作流生成上的能力
  • 模型选型:评估候选模型在自动化任务编排中的表现
  • 产品开发:验证智能体系统的工作流生成质量

替代项目

AgentBench、ToolBench、APIGen

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