这一篇来自 Harness Engineering 源仓库的“延伸精读”部分。站内版本会先把背景讲白，再用图表和清单帮你把原文观点落到自己的 AI 协作流程里。
本清单是《智能体可观测性驱动智能体评测》一文的实操配套指南。那篇文章阐述了为什么智能体评测（Agent Evaluation）不同于传统软件测试，介绍了核心可观测性原语——运行（Run）、轨迹（Trace）、线程（Thread），并解释了它们如何对应到不同的评测层级。如果你刚接触智能体评测，请先阅读那篇文章。
本文聚焦于怎么做——一份构建、运行和交付智能体评测的分步清单。
零基础先抓住什么
| 阅读位置 | 原文在说什么 | 读者可以怎么检查 |
|---|---|---|
| 开头段落 | 本清单是《智能体可观测性驱动智能体评测》一文的实操配套指南。那篇文章阐述了为什么智能体评测（Agent Evaluation）不同于传统软件测… | 先用一句话复述原文要解决的问题。 |
| 构建评测之前 | 这一节是原文展开论证的关键节点。 | 看它给的是概念、案例、流程，还是失败教训。 |
| 详细解读 | 这一节是原文展开论证的关键节点。 | 看它给的是概念、案例、流程，还是失败教训。 |
把原文拆成学习步骤
- 先确认它属于“延伸精读”：这一类内容通常用于补背景、补方法，或补真实案例。
- 阅读“构建评测之前”：记录它和本文主题“智能体评测就绪清单”的关系。
- 阅读“详细解读”：记录它和本文主题“智能体评测就绪清单”的关系。
- 阅读“选择评测层级”：记录它和本文主题“智能体评测就绪清单”的关系。
可以直接复用的要点
- 模糊的成功标准："把这篇文档总结好。"
- 清晰的成功标准："从这份会议记录中提取 3 个主要行动项。每项不超过 20 个词，如果提到了负责人则标注。"
- 能力评测回答"它能做什么？"
- 起步时通过率（Pass Rate）较低，给你一个攀登的目标。
- 回归评测回答"它还能正常工作吗？"
智能体评测就绪清单
原文：Agent Evaluation Readiness Checklist 作者：Victor Moreira (LangChain) 日期：2026-03-27 翻译方式：baoyu-translate skill (refined mode)
---
*作者：Victor Moreira，LangChain 驻场工程师*
本清单是《智能体可观测性驱动智能体评测》一文的实操配套指南。那篇文章阐述了*为什么*智能体评测（Agent Evaluation）不同于传统软件测试，介绍了核心可观测性原语——运行（Run）、轨迹（Trace）、线程（Thread），并解释了它们如何对应到不同的评测层级。如果你刚接触智能体评测，请先阅读那篇文章。
本文聚焦于*怎么做*——一份构建、运行和交付智能体评测的分步清单。
从最简单的、能给你信号的评测开始。 几个端到端评测（End-to-end Eval），用来测试智能体能否完成核心任务，就能立刻给你一个基线——哪怕你的架构还在变化。只有当你有证据表明简单方法漏掉了真实故障时，才去增加复杂度。
👉
不想看详细解读？直接跳到完整清单。
构建评测之前
<video src="https://storage.ghost.io/c/97/88/97889716-a759-46f4-b63f-4f5c46a13333/content/media/2026/03/eval-checklist.mp4" width="1416" height="1080"></video>
使用 LangSmith 从轨迹到标注队列，再到数据集与实验
☑️ 在搭建任何评测基础设施之前，先手动审查 20-50 条真实智能体轨迹
☑️ 为单个任务定义无歧义的成功标准
☑️ 将能力评测与回归评测分开
☑️ 确保你能识别并清楚表述每次失败的原因
☑️ 将评测的所有权分配给一位领域专家
☑️ 在归咎于智能体之前，先排除基础设施和数据管道的问题
详细解读
在搭建任何评测基础设施之前，先手动审查 20-50 条真实智能体轨迹
使用 LangSmith 从轨迹（Trace）到标注队列（Annotation Queue），再到数据集（Dataset）与实验。
在搭建任何基础设施之前，花 30 分钟通读真实的智能体轨迹。你从中学到的失败模式，比任何自动化系统都多。LangSmith 的轨迹和标注队列非常适合做这件事。
为单个任务定义无歧义的成功标准
如果两位专家无法就通过/失败达成一致，说明任务需要细化：
- *模糊的成功标准：*"把这篇文档总结好。"
- *清晰的成功标准：*"从这份会议记录中提取 3 个主要行动项。每项不超过 20 个词，如果提到了负责人则标注。"
将能力评测与回归评测分开
两者都需要，因为它们服务于不同目的。能力评测（Capability Eval）推动你的智能体向前发展，衡量它在困难任务上的进步；回归评测（Regression Eval）则保护已有成果。如果不做区分，要么因为只守住现有行为而停止进步，要么因为只追求新能力而引入回归问题。
- *能力评测*回答"它能做什么？"
- 起步时通过率（Pass Rate）较低，给你一个攀登的目标。
- *回归评测*回答"它还能正常工作吗？"
- 通过率应接近 100%，用于捕捉退步。
确保你能识别并清楚表述每次失败的原因
如果你说不清某个失败的原因，就需要在构建自动化评测之前做更多错误分析（Error Analysis）。你应该把60-80% 的评测精力花在这里。流程如下：
- 收集轨迹： 从生产环境或测试中收集有代表性的失败案例
- 开放编码： 与领域专家一起审查轨迹，记录你看到的每一个问题，不要预先分类（或者使用我们的标注队列，让领域专家独立审查轨迹）
- 分类： 将问题归入失败分类法（Failure Taxonomy）——提示词问题、工具设计问题、模型局限、工具故障、数据缺口等
- 迭代： 持续审查，直到不再发现新的失败类别
完成分类后，修复方案取决于根因：
- 提示词问题：智能体因为指令不清而误解 → 修复提示词
- 工具设计问题：工具接口让智能体容易犯错 → 重新设计参数、添加示例、明确边界
- 模型局限：指令清晰但 LLM 无法泛化到边缘情况 → 添加示例、尝试不同架构或换用其他模型
- 尚不确定：你看到的失败案例还不够多，无法发现规律 → 先做更多错误分析
将评测的所有权分配给一位领域专家
必须有人负责评测流程：维护数据集、校准评分器（Grader）、分类新的失败模式，以及决定什么算"足够好"。理想情况下，由一位领域专家担任模糊案例的质量仲裁者，而不是靠委员会设计。
在归咎于智能体之前，先排除基础设施和数据管道的问题
Witan Labs 团队发现，修复一个数据提取 bug 就把他们的基准测试从 50% 提升到了 73%。基础设施问题（超时、格式错误的 API 响应、过期缓存）经常伪装成推理失败。先检查数据管道。
选择评测层级
单步评测 vs. 完整回合评测 vs. 多回合评测
并非所有评测都测试同一件事。要将评测对应到正确的智能体行为层级。关于每个层级的详细解读，请参阅《智能体可观测性驱动智能体评测》。
单步评测 vs. 完整回合评测 vs. 多回合评测
☑️ 理解三个评测层级：单步（运行/Run）、完整回合（轨迹/Trace）、多回合（线程/Thread）
☑️ 从轨迹级（完整回合）评测开始，然后根据需要叠加运行级和线程级评测
详细解读
单步评测
它们回答的问题是："智能体选对了工具吗？""它生成了有效的 API 调用吗？"这类评测最容易自动化，但需要稳定的智能体架构；如果你还在修改工具定义，运行级评测可能会失效。
完整回合评测
大多数团队应该从这里开始。从三个维度对完整轨迹进行评分：
- 最终响应：输出是否正确且有用？
- 执行路径：智能体走了一条合理的路径吗？（不一定要和你预期的*完全一致*，只要是有效路径即可）
- 状态变更：智能体是否创建了正确的产物？（写入的文件、更新的数据库、安排的会议等）
状态变更评测常被忽视，但对那些*执行操作*而不仅仅*输出文本*的智能体来说至关重要。例如，如果你的智能体负责安排会议，不要只检查它是否回复了"会议已安排！"，而要验证日历事件是否真的存在，时间、参会者和描述是否正确。如果它编写代码，就运行代码。如果它更新数据库，就查询那些行。最终响应可以说"完成！"，但实际状态可能是错的。
多回合评测
这是最难实现的层级，应在轨迹级评测稳固之后再引入。
💡
**实用技巧：** 使用 N-1 测试法。从生产环境中取真实的对话前缀（前 N-1 轮），只让智能体生成最后一轮。这样可以避免完全合成的多回合模拟中的累积误差问题。
从轨迹级（完整回合）评测开始，然后根据需要叠加运行级和线程级评测
轨迹级评测给你的单次评测信号最强。运行级评测适合调试特定步骤。线程级评测在智能体需要多回合对话时才有意义。
数据集构建
☑️ 确保每个任务无歧义，并附带一个证明其可解的参考解
☑️ 同时测试正例（行为应当发生）和反例（行为不应发生）
☑️ 确保数据集结构与所选的评测层级匹配
☑️ 根据智能体类型定制数据集（编码型、对话型、研究型）
☑️ 如果缺少生产数据，先生成种子样本
☑️ 从自己吃自己的狗粮（Dogfooding）中的错误、改编的外部基准测试和手写的行为测试中获取样本
☑️ 建立从轨迹到数据集的飞轮（Flywheel），实现持续改进
详细解读
确保每个任务无歧义，并附带一个证明其可解的参考解
- *有歧义的：*"帮我找几趟去纽约的好航班。"
- *无歧义的：*"查找从 SFO 到 JFK 的往返航班，12 月 15-17 日出发，12 月 22 日返回，400 美元以下，经济舱。"
如果智能体不可能成功（信息缺失、约束不可能满足），那是任务有问题，不是智能体有问题。为每个任务提供参考解，以证明它可解，并作为评分基准。
同时测试正例（行为应当发生）和反例（行为不应发生）
如果你只测试"该搜索时它搜索了吗？"，你最终会优化出一个对什么都搜索的智能体。也要测试反例。加入旨在证伪假设的样本，而不仅仅是确认预期行为。
确保数据集结构与所选的评测层级匹配
- 运行级（单步）评测需要参考工具调用或决策
- 轨迹级（完整回合）评测需要预期的最终输出和/或状态变更
- 线程级（多回合）评测需要多回合对话序列，以及预期的上下文保持情况
根据智能体类型定制数据集（编码型、对话型、研究型）
- 编码智能体：包含确定性测试套件（通过/失败的单元测试）以及质量评价准则
- 对话智能体：包含多维度标准——任务完成度*和*交互质量（共情、清晰度）
- 研究智能体：包含有据可查性检查（观点是否有来源支撑？）和覆盖度检查（关键事实是否包含？）
如果缺少生产数据，先生成种子样本
定义任务的关键变异维度（查询复杂度、主题、边缘情况类型）。手动创建约 20 个覆盖这些维度的示例输入，通过现有智能体运行，审查并修改后存储为可靠的参考标准。
💡
**实用技巧：** 20-50 个你确信质量过关的手工审查样本，效果好于数百个未经验证的合成样本。质量胜过数量！
度过冷启动阶段后，你需要一个持续发现新评测的管道。以下三种策略配合使用效果最佳：
- 每天内部试用你的智能体，把每一个错误都转化为一条评测。这不同于生产监控——而是你的团队有意识地在真实工作流中对智能体进行压力测试。
- 从 Terminal Bench 或 BFCL 等外部基准测试中挑选和改编任务。不要直接跑完整基准测试的汇总分数；挑选那些测试你关心的能力的任务，并针对你的智能体做适配。
- 针对你认为重要的特定行为，手写聚焦型测试——比如"智能体是否并行化工具调用？"或"对于模糊请求，它是否会提出澄清问题？"
关于这一方法的具体示例，请参阅《我们如何为 Deep Agents 构建评测》。
评分器设计
☑️ 按评测维度选择专门的评分器：客观检查默认用代码评分器，主观评估用 LLM-as-judge，模糊案例用人工，版本比较用成对评测
☑️ 区分护栏（Guardrails，内联、运行时）和评估器（异步、质量评估）
☑️ 优先使用二值通过/失败，而非数值量表
☑️ 将 LLM-as-judge 评分器校准至人类偏好
☑️ 评分应针对结果而非精确路径，并为渐进式进步给予部分分数
☑️ 使用从错误分析中派生的自定义评估器，而非通用的现成指标
详细解读
按评测维度选择专门的评分器
| 评分器类型 | 最适用场景 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 代码评分器 | 确定性检查、工具调用验证、输出格式、执行结果 | 可能对有效但非预期的格式误判为失败 |
| LLM-as-judge | 细微的质量评估、基于评分准则的打分、开放式任务 | 需要与人工校准（参见 Align Evals） |
| 人工 | 校准、主观标准、边缘案例 | 成本高、速度慢、难以规模化 |
如果有客观正确答案，默认使用代码评分器。对客观任务使用 LLM-as-judge 评分可能不可靠——不一致的判断会掩盖真正的回归问题。改用确定性比较通常能消除不一致性，提供更好的信号。LLM-as-judge 应保留给真正需要主观评估的场景。
💡
**实用技巧： 与其尝试创建一个通用的*正确性***评估器，不如将评测分解为按维度划分的专门评分器，而非一个大而全的评分器。
例如：Witan Labs 团队构建了 5 个专门评估器（内容准确性、结构、视觉格式、公式场景、文本质量），每个都有针对该维度的合适阈值。这样你能更清楚地知道到底是什么在出问题！
区分护栏与评估器
| 护栏（Guardrails） | 评估器（Evaluators） | |
|---|---|---|
| 时机 | 执行过程中，在用户看到输出之前 | 生成之后，异步进行 |
| 速度 | 毫秒级（必须快） | 秒到分钟级（可以更重量级） |
| 目的 | 拦截危险或格式错误的输出 | 衡量质量并捕捉回归问题 |
| 示例 | PII 检测、格式验证、安全过滤 | LLM-as-judge 评分、执行路径分析 |
安全检查和格式验证属于护栏，应该内联运行。质量评估和回归测试属于评估器，异步运行。不要混淆两者。
优先使用二值通过/失败，而非数值量表
1-5 分的量表会引入相邻分值之间的主观差异，并且需要更大的样本量才能达到统计显著性。二值判断迫使你更清晰地思考：智能体要么成功，要么没成功。你总可以把一个复杂任务分解为多个二值检查。
注意：近期研究表明，在特定使用 LLM-as-judge 的场景下，短量表（0-5）可能带来更强的人类-LLM 对齐效果，但对人工审查者来说二值仍然更简单，迭代也更快。
将 LLM-as-judge 评分器校准至人类偏好
- 使用 LangSmith 的 Align Evaluator 功能，从 20 个以上带标签的样本开始，逐步扩展到约 100 个以获得生产级置信度
- 在评分器的输出中包含推理过程——这既能提高准确率，也能让你审计*为什么*它给出了某个分数（Anthropic 的《揭秘智能体评测》也强调了这一点）
- 定期重新校准——评分器会随时间漂移，而且没有单一评分器在所有基准测试中都一致可靠
- 使用少样本示例来提高评估器的一致性；在 LangSmith 中，修正记录可以自动填充为少样本示例
评分应针对结果而非精确路径，并为渐进式进步给予部分分数
智能体会找到创造性的解决方案。正如 Anthropic 在《揭秘智能体评测》中所说："不要评判智能体走的路径，而要评判它产出的结果。"如果你要求"必须按 A → B → C 的顺序调用工具"，你会让那些找到了更聪明路线的智能体也失败。*更好的做法是：*"会议是否被正确安排？"而不是"它是否先调用了 check_availability 再调用 create_event？"
一个正确识别了问题但在最后一步失败的智能体，比一上来就失败的智能体更好。引入部分分数机制，让你的指标反映渐进式进步。
"有用性"或"连贯性"之类的现成指标会制造虚假的信心。真正重要的评估器是那些能捕捉*你的*特定失败模式的评估器——通过上面的错误分析流程发现的那些。
运行与迭代
☑️ 区分离线评测、在线评测和临时评测，三者都要用
☑️ 每个任务运行多次试验以应对非确定性
☑️ 手动审查失败评测的轨迹，以验证评分器的公平性
☑️ 确保每次试验在干净、隔离的环境中运行，没有共享状态
☑️ 按能力类别标记评测，记录每项评测的测量内容，并在质量指标之外同时跟踪效率指标（步骤数、工具调用次数、延迟）
☑️ 识别通过率何时趋于平台期，并相应地演进测试套件
☑️ 只保留直接衡量你关心的生产行为的评测
☑️ 在工具接口设计和测试上投入精力，而不仅仅是优化提示词
☑️ 区分任务失败（智能体做错了）和评测失败（评分器判错了）
详细解读
区分离线评测、在线评测和临时评测，三者都要用
本清单的大部分内容聚焦于离线评测（Offline Evaluation），这是有意为之的。离线评测是你改进智能体的主战场：精选的数据集、受控的实验、发布前的迭代。当智能体上线后，你还需要在线评测（Online Evaluation）和临时评测。
下文的"生产就绪"部分将详细介绍如何设置在线评测和定期安排临时轨迹探索。
每个任务运行多次试验以应对非确定性
模型输出在不同运行之间会有差异。在成本允许的情况下使用多次重复试验。运行多次试验时，在宣布改进之前先计算置信区间——单次运行的基准测试噪声很大。对于非确定性智能体，可以根据产品需求考虑使用 pass@k（k 次尝试中至少一次成功）或 pass^k（k 次尝试全部成功）指标。
在质量指标之外同时跟踪运营指标：回合数、token 用量、延迟、单任务成本。一个准确率 95% 但慢 10 倍的智能体，未必算是改进。
按能力类别标记评测，记录每项评测的测量内容，并在质量指标之外同时跟踪效率指标
按测试内容对评测分组，而不是按来源。file_operations、retrieval、tool_use、memory、conversation 这样的类别，给你一个介于单一汇总分数和单条测试结果之间的"中间视图"。为每条评测添加文档说明（docstring），解释它如何衡量智能体的某项能力。这样做在测试套件增长时能保持意图清晰，也便于你有针对性地运行子集（例如，修改了工具定义后只跑 tool_use 评测）。
给每个实验附上元数据，以便你可以跨多个维度过滤、分组和比较运行结果。这让你能轻松回答诸如"从 GPT-4.1 切换到 Claude Sonnet 后准确率是否提升了？"或"哪个提示词版本在这个数据集上出现了回归？"之类的问题，而无需翻阅日志。LangSmith 在可用时会自动捕获 git 信息，但显式标记模型和提示词的元数据，在实验量增长后很快就能带来回报。
质量稳定后，再从效率维度比较模型。准确率 95% 但慢 10 倍的智能体未必算是改进。跟踪以下比率：实际步数 / 理想步数、实际工具调用次数 / 理想工具调用次数、实际延迟 / 理想延迟。这与"评分针对结果而非路径"并不矛盾：理想路径衡量的是效率，不是正确性。你仍然让走了创造性路线的智能体通过，但可以看到它是否花了更长时间。具体示例参见《我们如何为 Deep Agents 构建评测》中的指标框架。
手动审查失败评测的轨迹，以验证评分器的公平性
一个"失败"的任务实际上可能是一个你的评分器未预料到的创造性有效解法。阅读轨迹是你判断评分器是否公平的方式。
确保每次试验在干净、隔离的环境中运行，没有共享状态
如果第 2 次试验能看到第 1 次试验的产物，你的结果就不是独立的。具体含义：
- 编码智能体：每次试验使用全新的容器或虚拟机
- API 调用型智能体：使用预发布环境或模拟服务
- 数据库智能体：在试验之间做快照和恢复
识别通过率何时趋于平台期，并相应地演进测试套件
当通过率趋于平台期，且添加同类型的更多任务不再揭示新的失败模式时，就该演进了：添加更难的任务、测试新能力，或转向不同维度。在饱和的评测集上反复打磨是浪费精力。
只保留直接衡量你关心的生产行为的评测
每一条评测都会随着时间对你的系统施加压力。盲目添加数百条测试很诱人，但这会制造进步的假象。你最终优化的是一个不反映生产中真正重要因素的评测套件。更多评测并不等于更好的智能体。构建有针对性的评测，并定期剪除不再给你信号的评测。具体示例参见《我们如何为 Deep Agents 构建评测》。
在工具接口设计和测试上投入精力，而不仅仅是优化提示词
工具设计能消除整类智能体错误。Anthropic 的团队在构建 SWE-bench 智能体时指出，他们在优化工具上花的时间比优化提示词还多。测试模型实际使用工具的方式：尝试不同的参数格式（差异 vs 完整重写、JSON vs. Markdown），重新设计接口让错误更难发生，并投入精力编写清晰的文档和示例。目标是让错误在结构上不可能发生，而不仅仅是不太可能。例如，要求使用绝对文件路径就能消除一整类路径导航错误。
区分任务失败（智能体做错了）和评测失败（评分器判错了）
显式跟踪运行状态（完成、错误、超时）。一个将超时标记为"推理错误"的评分器会污染你的信号。将任务失败与评测失败区分开来，保持指标的干净。
生产就绪
☑️ 将通过率持续稳定的能力评测晋升为回归测试套件
☑️ 将回归评测集成到 CI/CD 流水线中，设置自动化质量门禁
☑️ 捕获用户反馈
☑️ 为生产流量设置在线评测
☑️ 在自动化检查之外，定期安排人工探索生产轨迹
☑️ 对提示词和工具定义与代码一起做版本管理
☑️ 确保生产中的失败能反馈到数据集、错误分析和评测改进中
详细解读
将通过率持续稳定的能力评测晋升为回归测试套件
攀上了山顶，就要守住它。曾经用来测试"我们能做到这件事吗？"的任务，现在变成"我们*还能*做到吗？"
将回归评测集成到 CI/CD 流水线中，设置自动化质量门禁
典型流程如下：
- 代码或提示词变更触发流水线（通过
git push、PromptHub 更新或手动触发） - 离线评测运行——单元测试、集成测试，以及使用廉价快速评分器针对精选数据集的评测
- 如果离线评测通过，部署预览环境
- 在线评测运行——使用 LLM-as-judge 评分器针对预览环境和实际数据
- 只有当所有质量门禁（Quality Gate）通过时才发布到生产环境，否则将失败轨迹路由到标注队列并通知团队
在 CI 中对每次提交使用廉价的代码评分器。将昂贵的 LLM-as-judge 评测保留给预览/生产环境评测。具体实现示例（基于 GitHub Actions）参见 LangSmith 的 CI/CD 流水线指南。
为生产流量设置在线评测
安全检查、格式验证、质量启发式规则。你会在生产中发现从未预料到的失败模式（参见《你不知道智能体上线后会做什么》）。
智能体上线后，用户反馈将成为你最有价值的信号之一。自动化评测只能捕捉你已知的失败模式。用户会揭示那些你不知道的：数据集遗漏的边缘案例、技术上正确但实际没用的输出，以及以你从未预料的方式中断的工作流。
以结构化方式捕获这些反馈，让你能将其反馈到数据集中、将评分器校准到真实世界的预期标准，并优先改进那些对使用你智能体的人真正重要的方面。
在自动化检查之外，定期安排人工探索生产轨迹
不要仅依赖自动化的通过/失败。定期探索生产轨迹，寻找你的评分器未覆盖的意外模式或失败模式、出乎意料的用户行为，或改进机会。我们的 Insights Agent 非常适合做这件事！
对提示词和工具定义做版本管理
LangSmith 让提示词版本管理变得简单。没有版本管理，你就无法将评测结果与特定变更关联起来，也无法知道哪次修改导致了回归。
生产中的成功和失败都应该反馈到你的数据集、错误分析和评测改进中。这就是让你的智能体持续变好的飞轮！
你不需要在第一天就完成所有这些条目。选择与你当前状态匹配的部分，先把那些条目做好，再逐步扩展。能交付可靠智能体的团队，不是拥有最复杂评测基础设施的团队——而是那些尽早开始评测、从未停止迭代的团队。
---
完整清单
构建评测之前
⬜️ 在搭建任何评测基础设施之前，先手动审查 20-50 条真实智能体轨迹
⬜️ 为单个任务定义无歧义的成功标准
⬜️ 将能力评测与回归评测分开
⬜️ 确保你能识别并清楚表述每次失败的原因
⬜️ 将评测的所有权分配给一位领域专家
⬜️ 在归咎于智能体之前，先排除基础设施和数据管道的问题
选择评测层级
⬜️ 理解三个评测层级：单步（运行/Run）、完整回合（轨迹/Trace）、多回合（线程/Thread）
⬜️ 从轨迹级（完整回合）评测开始，然后根据需要叠加运行级和线程级评测
数据集构建
⬜️ 确保每个任务无歧义，并附带一个证明其可解的参考解
⬜️ 同时测试正例（行为应当发生）和反例（行为不应发生）
⬜️ 确保数据集结构与所选的评测层级匹配
⬜️ 根据智能体类型定制数据集（编码型、对话型、研究型）
⬜️ 如果缺少生产数据，先生成种子样本
⬜️ 从内部试用中的错误、改编的外部基准测试和手写的行为测试中获取样本
⬜️ 建立从轨迹到数据集的飞轮，实现持续改进
评分器设计
⬜️ 按评测维度选择专门的评分器：客观检查默认用代码评分器，主观评估用 LLM-as-judge，模糊案例用人工，版本比较用成对评测
⬜️ 区分护栏（内联、运行时）和评估器（异步、质量评估）
⬜️ 优先使用二值通过/失败，而非数值量表
⬜️ 将 LLM-as-judge 评分器校准至人类偏好
⬜️ 评分应针对结果而非精确路径，并为渐进式进步给予部分分数
⬜️ 使用从错误分析中派生的自定义评估器，而非通用的现成指标
运行与迭代
⬜️ 区分离线评测、在线评测和临时评测，三者都要用
⬜️ 每个任务运行多次试验以应对非确定性
⬜️ 手动审查失败评测的轨迹，以验证评分器的公平性
⬜️ 确保每次试验在干净、隔离的环境中运行，没有共享状态
⬜️ 按能力类别标记评测，记录每项评测的测量内容，并在质量指标之外同时跟踪效率指标（步骤数、工具调用次数、延迟）
⬜️ 识别通过率何时趋于平台期，并相应地演进测试套件
⬜️ 只保留直接衡量你关心的生产行为的评测
⬜️ 在工具接口设计和测试上投入精力，而不仅仅是优化提示词
⬜️ 区分任务失败（智能体做错了）和评测失败（评分器判错了）
生产就绪
⬜️ 将通过率持续稳定的能力评测晋升为回归测试套件
⬜️ 将回归评测集成到 CI/CD 流水线中，设置自动化质量门禁
⬜️ 捕获用户反馈
⬜️ 为生产流量设置在线评测
⬜️ 在自动化检查之外，定期安排人工探索生产轨迹
⬜️ 对提示词和工具定义与代码一起做版本管理
⬜️ 确保生产中的失败能反馈到数据集、错误分析和评测改进中
---
LangChain：
Witan Labs：
外部基准测试（用于获取评测任务）：
Anthropic：
OpenAI：
Hamel Husain：
arXiv 论文：
LangSmith 文档：