深度分析 HiL‑Bench:以 Ask‑F1 評估 AI 代理人在資訊缺口時的求助能力 研究指出,現有代理人基準忽視資訊缺口,導致模型在需詢問時表現差勁。HiL-Bench 注入缺失資訊、曖昧與矛盾條件,測量問答精準度與召回率的 Ask‑F1。結果顯示,最先進模型的通過率從 90% 降至低於 25%,凸顯判斷缺口。此基準將促使代理人加入可驗證的求助機制,提升部署安全。