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Bridging Foundational and Agentic Capabilities of LLMs

Wei Guo, Yuanjian Xu, Jianing Hao, Yongyao Duan, Ran Chen, Zhong Li, Guang Zhang · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29751 · open-access PDF

German

Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend als Agenten eingesetzt, aber es bleibt unklar, wie ihre grundlegenden Fähigkeiten in agentiöse Fähigkeiten übersetzt werden. End-to-end-Score lassen ungelöst, ob niedrige Benchmark-Fähigkeit oder schwache Bereitstellung einen Scheitern verursacht, was eine handlungsfähige Diagnose einschränkt. Wir überbrücken fundamentale und agentiöse Fähigkeiten durch ein Messrahmen auf Betriebsebene. Wir repräsentieren jedes Modell mit einem fundamentalen Profil, das von Fähigkeiten-Benchmarks und einem Betriebsprofil, das von Interaktionswege abgeleitet wird, und definieren Kapazitätsrealisierungslücken als Abweichungen

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Large language models (LLMs) are increasingly deployed as agents, yet it remains unclear how their foundational capabilities translate into agentic capabilities. End-to-end scores leave unresolved whether low benchmark capability or weak deployment drives a failure, limiting actionable diagnosis. We bridge foundational and agentic capabilities through an operation-level measurement framework. We represent each model with a foundational profile derived from capability benchmarks and an operation profile derived from interaction trajectories, and define capability realization gaps as deviations

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange