刚读完Agentick这篇论文，感觉这个基准确实切中了当前智能体评测的痛点——之前很多任务导向的评测都太碎片化了，要么是特定游戏环境，要么是静态问答，很难衡量智能体的“通用序列决策能力”。Agentick从离散决策到连续控制，从对话规划到物理模拟，覆盖了多个领域的任务类型，这让我想到一个关键问题：不同任务之间的“泛化”到底怎么量化？论文里用了跨任务迁移测试，但据我个人经验，很多智能体在单一任务上刷分容易，一换场景就崩。
技术层面，我比较关心的是他们的评测框架是否考虑了“决策效率”和“样本复杂度”？比如，强化学习类的智能体在模拟环境中可能需要百万级交互才能收敛，而基于LLM的推理型智能体可能零样本就能完成简单序列决策，这两种路线的公平性如何保证？论文里提到了归一化评分，但具体细节我没完全吃透。
另外，这个基准会不会加剧“刷榜”现象？就像当年的ImageNet一样，大家只盯着几个指标优化，反而忽略了真实场景的鲁棒性。我想请教有经验的朋友：在构建通用决策智能体时，你们认为“任务多样性”和“评价维度”哪个更重要？或者说，我们是否需要类似“决策智能体图灵测试”这样的终极评判标准？