论文Agent Seer: Synthesizing Scenarios from Specification Understanding
Agent Seer
一种从工具规范自动生成AI智能体评估场景的研究方法，通过解析函数名、自然语言描述和参数模式等语义信息，无需实际执行工具即可合成多维度测试场景，具备动态适应工具API变化的能力
时间轴 (近 90 天)
9月11日
Agent Seer提出工具规范本身已经编码了足够的语义信息，可以用来合成真实的评估场景，而无需人工筛选或实际执行工具
待验证50%
9月11日
Agent Seer基于工具的函数名、描述与参数模式从单个工具使用方式、多工具组合模式、多轮对话迭代过程三个维度进行场景推断
待验证50%
9月11日
Agent Seer具备动态适应能力，当工具API发生变化时只需更新对应规范文档即可重新生成匹配的评估场景，无需人工重新设计整套基准
待验证50%
9月11日
Agent Seer的核心目标是从对工具规范的理解出发合成评估场景（Synthesizing Scenarios from Specification Understanding）
待验证50%
全部知识事实 (4)
待验证
Agent Seer提出工具规范本身已经编码了足够的语义信息，可以用来合成真实的评估场景，而无需人工筛选或实际执行工具
50%待验证Agent Seer基于工具的函数名、描述与参数模式从单个工具使用方式、多工具组合模式、多轮对话迭代过程三个维度进行场景推断
50%待验证Agent Seer具备动态适应能力，当工具API发生变化时只需更新对应规范文档即可重新生成匹配的评估场景，无需人工重新设计整套基准
50%待验证Agent Seer的核心目标是从对工具规范的理解出发合成评估场景（Synthesizing Scenarios from Specification Understanding）
50%