CEO-Bench: Can AI Agents Play the Long Game?

•CEO-Bench 是一項開放基準測試，旨在衡量 AI 智能體的「引導智能」（Steering Intelligence），超越單一任務智能，評估其在長時間內持續、適應性進步的能力。
•該基準測試從策略思維、卓越營運、領導力與溝通、以及財務敏銳度等四個關鍵高管能力層面，全面評估大型語言模型（LLM）的表現。
•CEO-Bench 特別聚焦於在多輪、受限的組織環境中進行「策略性資源重新分配」，其中 LLM 智能體需整合來自四位 C 級高管顧問（CFO、CTO、COO、CMO）的衝突建議，這些顧問各自擁有私人信號和獨特優先事項。
•基準測試揭示了當前 LLM 的系統性失敗模式，例如「單一顧問捕獲」（single-advisor capture）、「模糊情況下的保守預設」（conservative default under ambiguity）和「歷史失憶症」（historical amnesia），並指出在整合能力與決策大膽程度之間存在結構性權衡。
•在模擬環境中，智能體透過客戶訂閱付款或產品內廣告變現來賺取利潤，並擁有廣泛的選項來控制產品品質和獲取客戶。

模擬環境： CEO-Bench 透過可程式化的 Python 介面，模擬一家新創公司長達 500 天的營運過程。
智能體互動： 智能體需管理定價、行銷、預算編列等多個層面，分析雜訊且相互關聯的商業數據庫，將信號轉化為健全的策略，並透過程式設計協調多項決策。
多智能體設置（針對策略性資源重新分配）： 在特定情境中，LLM 智能體會收到來自四位具備特定角色（CFO、CTO、COO、CMO）的 C 級高管顧問的衝突建議，每位顧問都擁有私人信息和不同的優先級。
評估指標： 基準測試從角色整合、條件性大膽、歷史敏感判斷和計畫有效性等四個維度評估模型。
識別出的失敗模式： 系統性失敗模式包括單一顧問捕獲、模糊情況下的保守預設和歷史失憶症。
排行榜： 設有開放排行榜，根據策略思維、卓越營運、領導力與溝通、以及財務敏銳度等方面的綜合評估對模型進行排名。
實施細節： 該基準測試利用 llm 命令列工具和 Python 腳本來生成答案、評分並彙總結果。

AI 智能體將在複雜的企業決策中扮演更核心的角色。

CEO-Bench 等基準測試的出現，推動了 AI 在長期、多變數商業環境中進行策略規劃和適應性決策能力的發展。

未來的 AI 系統將需要更強的整合與批判性思維能力。

CEO-Bench 揭示了當前模型在整合衝突資訊、避免單一顧問偏見和克服歷史遺忘方面的挑戰，這將引導未來 AI 研究方向。

AI 智能體將重塑企業的營運模式和工作設計。

智能體 AI 能夠自主規劃、決策和執行任務，有望提升效率、增強敏捷性並提高生產力，促使企業重新思考人機協作模式。

2022-12

ChatGPT 發布，標誌著 AI 智能體發展的決定性轉折點，賦予智能體語言理解與生成能力。

2023-XX

AutoGPT、BabyAGI 等自主規劃智能體實驗性框架引發廣泛關注，驗證了 AI 智能體自主完成複雜多步驟任務的潛力。

2026-06-17

CEO-Bench 論文《Can LLMs Be CEOs? Benchmarking Strategic Resource Reallocation with Multi-Role Agent Simulation》在 arXiv 上發布。

2026-06-18

CEO-Bench 作為一個開放基準測試被推出，旨在衡量 AI 智能體在模擬 500 天創業過程中的「引導智能」。

CEO-Bench：AI 智能體能勝任長期策略規劃嗎？