Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
Argo-Bench：评估企业级工作流中的数据智能体
🧭 数据智能体评估 · 企业级数据工作流
TextQL
构建企业级数据智能体评估基准，模拟纽约外卖平台，要求跨235表分析并采取行动，最强模型均分仅59.5
📌 工作参考价值（4 点）
- 评估 Agent 时不要只看 SQL 正确率，可以引入“动作后果评分”：在电商/推荐场景中构造仿真环境（如用户响应模型、市场模拟器）对调价、选品、发券等决策进行闭环评估
- 复杂 schema 导航是实际瓶颈：可构建内部数据仓库查询基准，覆盖多表 join 和业务语义，并用可执行参考解保证可解性，避免错误答案误导模型评估
- 最强模型在长链路、多表、需行动的任务上平均分仍低，说明工程上需要为 Agent 增加 schema 检索、知识图谱、规划模块或领域微调，而非仅依赖 prompt
- 参考解设计可迁移：为每个任务提供端到端可执行方案，便于诊断 Agent 失败在导航、SQL、分析还是行动阶段，支撑针对性优化