Average Cumulative Reward / Score est une métrique d'évaluation importante pour les tâches d'agents dans le domaine des grands modèles et du raisonnement. La récompense cumulative ou le score global obtenu par l'agent dans un environnement interactif mesure la qualité de sa stratégie et sa capacité d'adaptation à des environnements dynamiques complexes. Elle est couramment utilisée dans les évaluations de référence pour agents telles que WebArena, GAIA et OSWorld. Cette métrique est généralement rapportée sous forme de score sans dimension. Largement utilisée dans les références et les articles connexes, elle reflète efficacement les performances du modèle sur cette dimension. Une valeur plus élevée est préférable.