让 Agent 可持续迭代：一套实用的评测闭环
【摘要】 本文根据 Anthropic 官方文章整理 Agent 评测方法，介绍任务拆分、评分器组合、能力与回归评测，以及从真实失败样本建立长期评测闭环的实践要点。
Agent 想要稳定迭代，不能只看一次演示结果。Anthropic 的实践是把评测拆成任务、试验、评分器、轨迹、结果和运行环境，并为每次多轮工具调用保留完整记录。
实际落地时，可以把代码检查、模型评分和人工抽查组合起来：能力评测关注 Agent 能否完成新任务，回归评测关注旧能力是否被改坏。起步不必追求大而全，先从 20—50 个真实失败样本建立小型评测集，在隔离环境中反复运行，再根据轨迹定位失败原因，持续维护评测套件。
本文为根据 Anthropic 官方文章的中文整理，原文：https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents
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