Arabic function-calling benchmark — evaluate how well LLMs handle tool calling in Arabic
Scanned 6/6/2026
Install via CLI
openskills install Moshe-ship/hurmoz---
name: arabic-agent-eval
description: Arabic function-calling benchmark — evaluate how well LLMs handle tool calling in Arabic
version: 1.0.0
author: Mousa Abu Mazin
license: MIT
platforms: [linux, macos]
prerequisites:
commands: [aae]
env_vars: []
metadata:
hermes:
tags: [arabic, evaluation, benchmark, function-calling, agent]
related_skills: [arabic-toolproof, arabench]
---
# تقييم الوكلاء العرب — Arabic Agent Eval
أول معيار قياس لاستدعاء الأدوات بالعربي.
## التثبيت
```bash
pip install arabic-agent-eval
```
## الاستخدام
### تقييم سريع
```bash
aae quick openai
```
### تقييم كامل
```bash
aae run
```
### مقارنة بين موفرين
```bash
aae compare openai anthropic
```
## فئات التقييم
ست فئات:
1. استدعاء بسيط — اختيار الدالة الصحيحة واستخراج المعاملات
2. استخراج المعاملات — استخراج بيانات عربية من نص طبيعي
3. تفكير متعدد الخطوات — سلسلة استدعاءات متتابعة
4. معالجة اللهجات — فهم خليجي ومصري وشامي ومغاربي
5. اختيار الأداة — اختيار الأداة الصحيحة من عشر خيارات
6. معالجة الأخطاء — التعامل مع ردود الخطأ بالعربي
## مجموعة البيانات
- واحد وخمسين عنصر تقييم
- خمس لهجات عربية
- اثنين وعشرين دالة عربية (صلاة، زكاة، قرآن، أسهم تداول، وغيرها)
- ثلاث مستويات صعوبة
## التقييم
لكل عنصر:
- اختيار الدالة: هل اختار الموديل الدالة الصحيحة؟
- دقة المعاملات: هل المعاملات المستخرجة صحيحة؟
- حفظ العربية: هل القيم العربية محفوظة ولا تُرجمت؟
- فهم اللهجة: هل فهم الموديل اللهجة؟
## إحصائيات المجموعة
```bash
aae dataset
```
No comments yet. Be the first to comment!