Agent基准设计2026：如何评估智能体能力

任务示例：
1. "在亚马逊上找到评分4星以上的无线耳机，加入购物车"
2. "在GitLab上创建一个新仓库，命名为'test-project'"

评估指标：
- 任务完成率（Success Rate）
- 步骤效率（Step Efficiency）
- 路径准确率（Path Accuracy）

任务类型：
1. 单工具调用：调用一个工具完成任务
2. 多工具串联：按顺序调用多个工具
3. 工具选择：从多个工具中选择正确的
4. 错误恢复：工具调用失败后恢复

评估指标：
- 工具选择准确率
- 参数生成正确率
- 任务完成率
- 错误恢复率

任务特点：
- 需要多步骤推理
- 需要使用工具
- 需要处理多模态输入
- 有唯一正确答案

难度分级：
- Level 1：简单（1-5步）
- Level 2：中等（5-10步）
- Level 3：困难（10+步）

任务：
- 解决真实GitHub issue
- 生成代码补丁
- 通过单元测试

评估指标：
- 解决率（pass@1）
- 测试通过率
- 代码质量评分

好的任务：从GitHub真实issue中选取
不好的任务：人工编造的编程题

好的任务：需要调用3+个工具，执行5+步
不好的任务：一步就能完成的简单任务

好的验证：代码通过单元测试 / 网页显示特定内容
不好的验证：人工判断"回答好不好"

Level 1：单工具，1-3步
Level 2：多工具，3-5步
Level 3：多工具，5-10步，需要规划
Level 4：多工具，10+步，需要动态调整

解决方案：
1. 使用实时数据（如最新新闻）
2. 使用私有测试环境
3. 定期更新任务集
4. 生成随机化的任务变体

evaluation_scenarios = [
    {
        "name": "电商客服",
        "description": "模拟用户与客服Agent的对话",
        "tools": ["search_product", "check_order", "process_return"],
        "tasks": [
            {"input": "我想退掉3天前买的耳机", "expected": "process_return"},
            {"input": "有没有红色的耳机？", "expected": "search_product"},
        ]
    },
    # ... 更多场景
]

class AgentTestEnvironment:
    def __init__(self, scenario):
        self.scenario = scenario
        self.tools = self.setup_tools(scenario["tools"])
        self.state = {}  # 环境状态
    
    def execute_action(self, action, params):
        """
        执行Agent的动作
        """
        if action == "search_product":
            return self.mock_search(params)
        elif action == "check_order":
            return self.mock_check_order(params)
        # ...
    
    def verify_result(self, agent_actions, expected):
        """
        验证Agent的执行结果
        """
        # 检查是否调用了正确的工具
        # 检查参数是否正确
        # 检查最终输出是否正确
        pass

def evaluate_agent(agent, test_suite):
    results = []
    
    for test_case in test_suite:
        # 初始化环境
        env = AgentTestEnvironment(test_case["scenario"])
        
        # 运行Agent
        agent_actions = agent.run(test_case["input"], env)
        
        # 验证结果
        score = env.verify_result(agent_actions, test_case["expected"])
        
        results.append({
            "test_case": test_case["name"],
            "actions": agent_actions,
            "score": score
        })
    
    return results

def analyze_results(results):
    """
    分析Agent评估结果
    """
    analysis = {
        "overall_success_rate": 0,
        "by_difficulty": {},
        "by_tool": {},
        "common_errors": []
    }
    
    # 总体成功率
    success_count = sum(1 for r in results if r["score"] == 1.0)
    analysis["overall_success_rate"] = success_count / len(results)
    
    # 按难度分析
    for difficulty in ["easy", "medium", "hard"]:
        diff_results = [r for r in results if r["difficulty"] == difficulty]
        analysis["by_difficulty"][difficulty] = success_rate(diff_results)
    
    # 按工具分析
    for tool in all_tools:
        tool_results = [r for r in results if tool in r["tools_used"]]
        analysis["by_tool"][tool] = success_rate(tool_results)
    
    # 常见错误
    analysis["common_errors"] = identify_error_patterns(results)
    
    return analysis