世界不会等待：在真实时间约束下评估和训练 Agent
英文标题：The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock
大语言模型（LLM）Agent 能够解决复杂的交互任务，但推理和工具调用都需要时间。在持续变化的环境中，即使操作本身正确，也可能因执行过晚而失效。论文提出 RealtimeBench，包含 180 个任务，用于评估相关问题。提供的摘要在任务分布处截断，正文也未包含具体评测方法或结果。
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中文
论文编号：arXiv:2610.20665v1；公告类型：新论文。
摘要：大语言模型（LLM）Agent 能够解决复杂的交互任务，但推理和工具调用都需要时间。在持续变化的环境中，即使是原本正确的操作，也可能因到达得太晚而失效。我们提出 RealtimeBench，其中包含 180 个任务，分布在……（原文摘要在此处截断）。
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