EnterpriseClawBench: Benchmarking Agents from Real Workplace Sessions
EnterpriseClawBench: 基于真实工作会话的企业智能体基准
🧭 企业智能体评估 · 多维度基准
Horizon Research · Frontis.AI
从真实企业Agent日志构建852个可复现任务的基准，揭示评估必须报告多维度指标而非单一得分
📌 工作参考价值（4 点）
- 评估生产环境Agent时，必须同时上报成本、运行时间、产物交付质量、视觉质量等，不能只依赖文本匹配得分，这在推荐系统Agent评估（如自动素材生成、文案产出）中同理。
- 基准构建采用从真实日志恢复任务的方式，可以借鉴到电商/广告Agent的离线评估：从历史操作会话中抽取场景，脱敏后重构可复现的测试集，防止数据泄露。
- 硬规则（hard rules）与技能子类（skill subclasses）的标注思路，可用于业务Agent的细分能力诊断，例如区分“商品标题生成”与“广告文案创意”的不同技能域，针对性优化。
- 工具-模型组合（harness–model combination）的评测模式提醒我们：Agent框架选择（类似推荐系统中的召回/排序通道）对最终效果影响显著，需要联合调优而非单独比拼模型。