우리는 현실적인 사용자 facing 시나리오에서 암호화폐 에이전트의 의사결정 지원 유틸리티를 평가하기 위한 벤치마크인 LATTICE 를 소개합니다. 기존 암호화폐 에이전트 벤치마크는 주로 추론 기반이나 결과 기반 평가에 초점을 맞추고 있지만, 에이전트가 사용자의 의사결정을 지원하는 능력을 평가하지는 않습니다. LATTICE 는 다음 세 가지 방법으로 이 격차를 해결합니다: (1) 핵심 의사결정 지원 특성을 포착하는 6 가지 평가 차원을 정의하고; (2) 엔드투엔드 암호화폐 코파일럿 워크플로우를 아우르는 16 가지 작업 유형을 제안하며; (3) LLM judges 를 사용하여 이러한 차원과 작업에 따라 에이전트 출력을 자동으로 점수화합니다.至关重要的是, 차원과 작업은 전문가 어노테이터나 외부 데이터 소스에서의 ground truth 에 의존하지 않고 LLM judges 를 사용하여 대규모로 평가 가능하도록 설계되었습니다. 이러한 의존성 대신, LATTICE 의 LLM judge rubrics 는 새로운 차원, 작업, 기준 및 인간 피드백이 주어질 때 지속적으로 감사되고 업데이트될 수 있어 신뢰할 수 있고 확장 가능한 평가를 촉진합니다. 다른 벤치마크들이 일반적인 에이전트 프레임워크를 공유하는 foundation models 을 비교하는 반면, 우리는 실제 암호화폐 코파일럿 제품에 사용되는 프로덕션 레벨 에이전트를 평가하기 위해 LATTICE 를 사용하여 오케스트레이션과 UI/UX 설계가 에이전트 품질을 결정하는 데 중요한 역할을 반영합니다. 이 논문에서는 1,200 가지 다양한 쿼리에 대해 6 가지 실세계 암호화폐 코파일럿을 평가하고 차원, 작업 및 쿼리 카테고리별 분해 결과를 보고합니다. 우리의 실험은 대부분의 테스트된 코파일럿이 유사한 집계 점수를 달성하지만, 차원 수준과 작업 수준의 성능에서는 더 큰 차이가 있음을 보여줍니다. 이 패턴은 의사결정 지원 품질에 있어 의미 있는 trade-offs 가 있음을 시사합니다: 다른 우선순위를 가진 사용자는 집계 순위만으로는 알 수 없는 다른 코파일럿을 통해 더 잘 서비스를 받을 수 있습니다. 재현 가능한 연구를 지원하기 위해, 우리는 이 논문에서 사용된 모든 LATTICE 코드와 데이터를 오픈소스화했습니다.