MBA（Multimodal Benchmark and Agents for Real-World Business Ideation）把原本偏文字的商業構思流程，改成要連圖片、場景同市場證據一齊理解的多模態任務。對做產品構思、創業點子篩選或研究 agent 的團隊來講，重點唔係生成幾多答案，而係點樣喺真實視覺線索下提出夠新意、又講得通的方案。
這個項目同時提供 MBA-Bench 同兩個 agent，MBA-b 同 MBA-k。前者偏盲測設定，後者會利用已知標準，兩者都用 LoRA-based supervised fine-tuning，再接 group relative policy optimization，並加入 creativity、feasibility 等獎勵去訓練。
官方資料提到，MBA-Bench 有 30K 筆樣本，涵蓋六個有明顯視覺線索的領域，評估亦用多個商業向準則去看答案是否具體、可行、具差異化同可擴展。這代表它不只是比模型「講得靚」，而是逼系統在多個限制之間作取捨。
倉庫提供環境設定、資料準備、訓練同推理流程；資料亦可從 Hugging Face 取得，適合想重跑基準、改 reward 設計，或者把 multimodal agent 套到商業 ideation 工作流嘅研究者同工程團隊。現階段最它把 business ideation 由純文本任務，推向更接近現實訊號的評測框架。
- 同時有 benchmark 同 agent，方便做訓練、比較同復現
- 強調圖片與市場證據，唔再只靠文字提示
- 以 creativity 同 feasibility 作核心獎勵
- MBA-b 同 MBA-k 對應 blind 與 known 兩種設定
- 適合做多模態 agent、產品構思同商業研究的團隊