CEO-Bench：AI智能体能否玩转长期战略

语言模型智能体在孤立、短期的任务上已展现出令人瞩目的执行能力，例如软件工程和客户服务等场景。然而，现实世界的挑战往往需要多种复杂技能的协同，这些能力在当前的智能体评估中仍鲜有涉及。为了填补这一空白，一项名为CEO-Bench的新研究基准被提出，旨在全面评估智能体在长期、动态和不确定环境下的综合决策能力。

CEO-Bench通过模拟一个极具代表性的现实任务来达成这一目标：让AI智能体在500天内运营一家初创公司。在这个模拟环境中，智能体需要管理定价、营销、预算以及虚构公司的众多其他方面，通过可编程的Python接口与环境交互，面临与人类CEO相同的挑战。成功运营这家公司要求智能体具备分析嘈杂且相互关联的商业数据库的能力，将数据信号转化为合理的战略，并通过编程协调众多决策。

研究团队发现，表现最强的智能体会编写复杂的代码，例如模拟客户群体来预测未来现金流，或挖掘谈判历史以揭示隐藏的客户偏好。这些高级策略显示出智能体在特定领域具备一定的深度思考能力。然而，尽管有这些亮点，当前最先进的语言模型在这个环境中仍然举步维艰。在测试中，只有Claude Opus 4.8和GPT-5.5能够将公司的最终余额维持在初始的100万美元以上，但两者均未能持续实现盈利。

这一结果揭示了当前AI智能体在长期战略规划方面的显著短板。CEO-Bench的难度不仅在于任务本身，更在于它要求智能体同时满足四个核心能力：在充满不确定性的长周期中导航；在嘈杂环境中获取有效信息；适应不断变化的世界；以及协调多个相互关联的部分朝着一个连贯的目标前进。这些能力对于任何现实世界中的复杂决策都至关重要，而现有模型显然尚未完全掌握。

CEO-Bench的发布为AI社区提供了一个全新的、更具挑战性的评估维度。它不再仅仅关注智能体在单一任务上的表现，而是转向衡量其驱动持续、适应性进步所需的综合智能。这一基准的引入，有望推动未来AI模型在长期规划、战略思维和多任务协调等方向上的研究与发展，促使开发者思考如何让智能体真正“玩好长期游戏”。