CoffeeBench puts LLM agents in a 90-day coffee supply chain
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SakanaAIは、有限責任あずさ監査法人と共同で、LLMエージェントの長期的な経営能力を評価する新しいベンチマーク「CoffeeBench」を公開しました。 ブログ:https://t.co/9dgRvLkBw2 現実の経済では、消費者へ直接売るビジネスだけでなく、企業同士が継続的に取引するビジネスも重要です。CoffeeBench は、農家・焙煎店・小売店の計6社が参加するコーヒー業界のサプライチェーンをシミュレーションし、各社をLLMエージェントが運営。90日間にわたって価格交渉・発注・在庫管理などを行い、純利益の最大化を目指します。 最新のLLMを同じ環境で競わせると、経営成績は大きく分かれました。積極的に交渉し、利益に直結する一手を打ち続けるモデルがいる一方で、自身の状況を分析しながらも行動に移さず、待機し続けて赤字に陥るモデルも出てくるなど、長期タスクならではの振る舞いの違いが観察できました。 CoffeeBenchは、長期にわたり相互作用するLLMエージェントの能力や振る舞いを評価・分析していくための第一歩です。今後は、複数エージェント間で生じる協調・競争・逸脱行動や、その監査・ガバナンス手法の研究へと発展させていくことを目指します。 本研究は ICML2026 Workshop "Failure Modes in Agentic AI" にて発表予定です。 論文:https://t.co/LQ9w0r960H ☕
CoffeeBenchでは、6体のエージェントがメールや取引で相互作用し、各社が利益の最大化を目指します。LLMエージェントが経営を担う社会が来たときに、協調や競争、ときに不正はどう現れるのか。CoffeeBenchは、それを観察するための実験場でもあります。

"CoffeeBench: Benchmarking Long-Horizon LLM Agents in Heterogeneous Multi-Agent Economies" will be presented at the Failure Modes in Agentic AI Workshop on July 10 at #ICML2026 Paper: https://t.co/qKk1VOBWP0 We introduce CoffeeBench, a benchmark for evaluating how much net income an LLM agent can generate as a coffee roaster over 90 days in a multi-agent economy with two farmers, two roasters, and two retailers. We observe diverse behaviors across models, including an idle-drift failure mode in Claude Haiku 4.5, resulting in substantial differences in business performance. https://t.co/gOzXx22jU5
Context
Sakana AI's CoffeeBench tests whether an can sustain a business process across 90 simulated days. Its research article describes six companies, spanning farming, roasting and retail, that exchange messages, trade coffee and pay bills. Each tested model operates one roaster, while the models controlling the other companies stay fixed across comparisons.
Daily costs make inaction consequential: an agent can analyze its circumstances yet lose money while waiting. The researchers observed substantial differences in profits and behavior, including this passive failure pattern. The connects an agent's decisions to accumulated consequences within a defined simulation, making persistent execution part of the test.
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