[논문리뷰] EcomBench: Towards Holistic Evaluation of Foundation Agents in E-commerce

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저자: Rui Min, Zile Qiao, Ze Xu, Jiawen Zhai, Wenyu Gao, Xuanzhong Chen, Haozhen Sun, Zhen Zhang, Xinyu Wang, Hong Zhou, Wenbiao Yin, Xuan Zhou, Yong Jiang, Haicheng Liu, Liang Ding, Ling Zou, Yi R. (May) Fung, Yalong Li, Pengjun Xie (Tongyi Lab, Alibaba Group)

핵심 연구 목표

본 논문은 기존의 학술적 또는 인공적으로 설계된 에이전트 평가 벤치마크들이 실제 복잡한 전자상거래 환경의 도전을 간과하고 있음을 지적합니다. 이에 대한 해결책으로, 실제 전자상거래 시나리오에서 파운데이션 에이전트의 성능을 종합적으로 평가하기 위한 EcomBench 라는 새로운 벤치마크를 제안합니다. 이는 에이전트가 실제 사용자 요구사항, 동적 시장 조건, 실질적인 의사결정 프로세스와 관련된 작업을 얼마나 효과적으로 처리할 수 있는지 측정하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

EcomBench 는 주요 글로벌 전자상거래 생태계에서 수집된 실제 사용자 요구사항 을 기반으로 구축되었으며, 휴먼-인-더-루프(human-in-the-loop) 프레임워크 를 통해 전문가가 질문을 선별하고 정교하게 다듬어 정확성과 도메인 관련성을 보장합니다. 에이전트의 핵심 역량을 평가하기 위해 세 가지 난이도(Level 1, 2, 3) 를 정의하며, 특히 고난이도 질문은 도구 계층(Tool Hierarchy) 기반 질문 선택 접근 방식 을 사용하여 다단계 추론, 교차 출처 지식 통합, 심층 정보 검색 이 필요한 복잡한 시나리오를 포함합니다. 평가는 LLM 기반의 자동화된 평가 시스템 과 수동 검증을 혼합하여 진행됩니다.

주요 결과

EcomBench 를 통해 다양한 기존 모델(예: ChatGPT-5.1 , Gemini DeepResearch )을 평가한 결과, 에이전트 성능 향상 가능성이 크게 나타났습니다. 특히 난이도별 성능 하락이 명확하게 관찰되었는데, ChatGPT-5.1 과 Gemini DeepResearch 는 Level 1에서 90% 이상 의 정확도를 보였지만, Level 3에서는 46% 로 급격히 감소했습니다. 나머지 모델들은 Level 3에서 대체로 35% 미만 의 점수를 기록하여, 복잡한 전자상거래 작업에서 현재 모델들이 여전히 상당한 어려움을 겪고 있음을 입증했습니다. 또한, 모델별로 재무 관련, 전략 관련 등 특정 작업 범주에서 강점과 약점이 뚜렷하게 나타났습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 벤치마크는 현재 LLM 에이전트가 실제 전자상거래 환경의 복잡한 문제, 특히 다단계 추론, 고급 도구 활용, 광범위한 도메인 지식 통합 이 필요한 작업에서 여전히 큰 한계를 가지고 있음을 보여줍니다. 따라서 AI 실무자들은 보다 효과적인 전자상거래 에이전트를 개발하기 위해 특정 도메인 전문성과 맞춤형 도구 활용 능력 을 강화하고, 장기적인 계획 및 적응적 도구 사용 에 초점을 맞춰야 할 필요성을 시사합니다. EcomBench 의 분기별 업데이트는 지속적인 연구와 개발의 이정표 역할을 할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.