Marketingový manažér
TheAgentCompany testuje 175 reálnych pracovných úloh v rámci simulovaného intranetu s GitLab, OwnCloud a RocketChat. Najlepší model (Gemini-2.5-Pro) dokončí iba 30 % úloh pri cene 4 USD za každú, čo odhaľuje, že autonómni agenti sú stále ďaleko od využiteľnosti pre účtovné a finančné pracovné postupy.
τ²-bench rozširuje benchmarkovanie agentov na nastavenia s duálnym riadením, kde AI aj používateľ vyvolávajú nástroje nad zdieľaným stavom – pričom zisťuje, že aktívni používatelia znižujú mieru úspešnosti o 18 – 25 percentuálnych bodov, čo má priame dôsledky pre agentov Beancount zdieľajúcich prístup na zápis s ľudskými používateľmi.
WorkArena++ (NeurIPS 2024) porovnáva 682 kompozičných podnikových úloh v troch úrovniach náročnosti. GPT-4o rieši 2,1 % z nich, zatiaľ čo ľudia 93,9 %, čím presne izoluje dôvody, prečo súčasní AI agenti zlyhávajú pri vedomostnej práci s implicitnými cieľmi a prečo na tejto priepasti záleží pri autonómnej automatizácii účtovníctva.
GAIA testuje 466 reálnych úloh v troch úrovniach náročnosti; hraničné agenty dosiahli v polovici roku 2026 úspešnosť 74,55 % oproti 92 % u ľudí, pričom zostávajúca medzera na úrovni 3 priamo korešponduje s výzvami viacstupňovej koordinácie v automatizovaných pracovných tokoch účtovných kníh Beancount.
OSWorld (NeurIPS 2024) benchmarks multimodal AI agents on 369 real desktop tasks across Ubuntu, Windows, and macOS — finding a 60-percentage-point gap between the best model (12.24%) and human performance (72.36%), with 75% of failures traced to visuomotor grounding errors rather than reasoning failures.
GPT-4 dokončí iba 14,41 % z 812 realistických webových úloh WebArena, zatiaľ čo ľudia dosahujú 78,24 %; dominantným režimom zlyhania je falošná nerealizovateľnosť — konzervatívne odmietnutie konať — s priamymi dôsledkami pre akéhokoľvek agenta ovládajúceho Fava alebo finančné webové rozhrania.
WorkArena testuje webových agentov LLM na 33 reálnych úlohách v systéme ServiceNow – GPT-4o dosahuje celkovú úspešnosť 42,7 %, ale 0 % pri úlohách s filtrovaním zoznamov, čo odhaľuje neprekonateľnú bariéru medzi vypĺňaním formulárov a štruktúrovanou interakciou s UI, ktorá priamo súvisí s výzvami pri automatizácii účtovnej knihy Beancount.
τ-bench ukazuje, že špičkové LLM ako Claude 3.5 Sonnet klesajú z pass@1 na úrovni 0,692 na pass@4 na úrovni 0,462 v úlohách zákazníckeho servisu v maloobchode – ide o prepad v konzistencii s priamymi dôsledkami pre akéhokoľvek write-back agenta pracujúceho s Beancount účtovnou knihou.
Chain-of-Table (ICLR 2024) improves LLM tabular reasoning by evolving the table itself as the intermediate state — achieving 67.31% on WikiTQ vs. 61.48% for prior baselines, with a +10.25 point advantage on tables exceeding 4,000 tokens and direct applicability to Beancount ledger query agents.
TableLlama dolaďuje model Llama 2 (7B) na 2,6 milióna príkladoch tabuľkových úloh a prekonáva GPT-4 v štrukturálnych úlohách, ako je anotácia typov stĺpcov (F1 94 vs 32), ale stráca 33 bodov v kompozičnom uvažovaní WikiTQ — kalibrovaný benchmark toho, čo otvorené 7B modely dnes v oblasti finančnej AI dokážu a čo nie.
TAPAS (Google Research, ACL 2020) odpovedá na tabuľkové otázky výberom buniek a aplikovaním skalárnych agregácií – bez generovania SQL. Tento príspevok analyzuje architektúru, jej 12-bodový nárast presnosti SQA a prečo paradigma výberu buniek vyhovuje malým dopytom v Beancount účtovných knihách, ale zlyháva pri väčšom rozsahu.
MAC-SQL (COLING 2025) využíva troch špecializovaných agentov — Selector na redukciu schémy, Decomposer na dekompozíciu otázok a Refiner na opravu SQL riadenú vykonávaním — na dosiahnutie 59,59 % presnosti vykonávania v benchmarku BIRD; ablácia ukazuje, že Refiner prispieva najviac (+4,63 bodu), s priamymi dôsledkami pre generovanie dopytov v účtovných knihách Beancount.
