// agents · THUDM/AgentBench

AgentBench

AgentBenchは、THUDMが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: THUDM/AgentBench)。GitHubスターは3,765、フォークは288で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年2月8日です。

A rigorous benchmark for LLMs acting as agents.

★ 3.8k スター⑂ 288 フォークApache-2.0更新 2026年2月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
THUDM/AgentBench
GitHubスター
3,765
フォーク
288
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年2月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
// 仕組み

仕組み

  1. Start with a use case

    Pick one concrete task so you can judge whether the project fits.

  2. Fetch the source

    Clone the repo and check the prerequisites listed in the README.

  3. Set up the environment

    Install what it needs and configure credentials or model access.

  4. Try the sample workflow

    Run a minimal example end to end before wiring it into your stack.

// 機能

選ばれる理由

Agentic evaluation

Tests models as actors in environments.

ICLR 2024

Peer-reviewed benchmark design.

Multi-environment

Diverse tasks beyond static QA.

THUDM research

From a leading academic lab.

Python harness

Runnable evaluation code.

Apache-2.0

Permissive licensing.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/THUDM/AgentBench.git
    cd AgentBench
  2. Step 2 — Install

    Set up a virtual environment and install dependencies.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run tasks

    Evaluate a model on a task subset per the docs.

    # see README for the task runners
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

Who maintains AgentBench?

It is maintained by THUDM at THUDM/AgentBench, with 288 forks.

Is AgentBench free to use?

Yes. It is released under the Apache-2.0 license, which permits commercial use, modification, and redistribution. Read the LICENSE file for the exact terms.

Do I need a paid API to use it?

You need model access to evaluate; the harness itself is free.

How does it compare to SWE-bench?

AgentBench covers diverse agentic environments; SWE-bench targets real-world software engineering specifically.

How do I get started?

Follow the repo docs to run a task subset against your model.

// さらに探索

似ているツール

AIエージェント

WorkArena

WorkArena: ServiceNow's benchmark for how well web agents handle everyday knowledge-work tasks.

★ 275 スターNOASSERTION
ガイドを見る →
AIエージェント

sglang

High-performance serving for the LLMs that power your agents.

★ 36.9k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

OSWorld

OSWorld — benchmark multimodal agents on open-ended tasks in real computer environments.

★ 3.2k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

deepteam

Open-source red-teaming framework that stress-tests LLMs and AI agents.

★ 3.0k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

AI-fundamentals

Chinese-language course on AI basics: GPU architecture, CUDA, LLMs, and agents.

★ 2.9k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

ADR

Uber's ADR: discover, observe, benchmark, and detect threats across enterprise AI agents, deployed at Uber.

★ 1.9k スターApache-2.0
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: AIエージェント

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — AgentBenchが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る agents

さらに見る: AIエージェント

カタログの中でAgentBenchとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

AgentBenchを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。