OR-Space: A Full-Lifecycle Workspace Benchmark for Industrial Optimization Agents
OR-Space：面向工业优化代理的全生命周期工作空间基准
🧭 工业优化Agent · 全生命周期基准
Shanghai Jiao Tong University · Shanghai University of Finance and Economics · Stanford University
提出持久多工件工作空间基准OR-Space，评测LLM代理在OR建模的构建、修订与解释全任务上的可靠性
📌 工作参考价值（4 点）
- 工作空间设计可迁移：在电商供应链、库存优化等Agent系统中，可借鉴其持续多文件工作空间结构，将业务文档、数据、代码和求解反馈整合，使Agent能维护状态与连贯操作。
- 生命周期任务引入：不仅评测一次性建模，还模拟需求变更（如促销约束）和求解反馈，可设计Revise任务来提升电商优化Agent对动态场景的适应力。
- 多维评估协议：其自动评估与纠错框架可用于检验电商优化Agent在解释方案时的准确性和可靠性，降低业务风险。
- 失败模式洞察：通过基准暴露的常见错误（如约束遗漏、逻辑刚度）可为电商优化Agent的微调或提示工程提供针对性导向。