问题定位:agentic app 不能只评估单轮回答
deep_candidate开场围绕 evaluations、video、model、prompt、build 展开,说明 299 的重点是 agentic 场景的鲁棒评估,而不是通用输出评分。它支撑 I1。
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开场围绕 evaluations、video、model、prompt、build 展开,说明 299 的重点是 agentic 场景的鲁棒评估,而不是通用输出评分。它支撑 I1。
第二段出现 generation、samples、initial、data,说明鲁棒评估需要先定义任务样本、输入空间和初始条件。它支撑 I2。
中段围绕 evaluation、view、review、check、dataset,说明评估结果必须可查看、可复核、可比较。它支撑 I3。
第四段出现 model、tool、evaluation、prompt,说明 agentic app 的风险来自模型、工具选择、提示词和中间状态共同作用。它支撑 I4。
收束段围绕 tools、prompt、tool、evaluations,说明评估结果应该反过来改进工具 schema、权限边界和失败回退。它支撑 I5/I6。
299 的核心判断是 agentic app 的质量不等于回答好不好。多步任务里的工具选择、顺序、中间状态和恢复路径都必须进入评估范围。 只有把任务过程纳入评估,团队才能判断 agent 是否真正适合生产场景。
如果没有覆盖异常输入、初始状态、用户中断和边界条件,agentic 评估就只是演示样本。299 提醒团队先定义任务空间,再谈鲁棒性。 这些样本决定评估是否能发现真实用户场景中的失败,而不是只证明 demo 可行。
view、review、check、dataset 等线索说明评估不应只是通过/失败。团队需要看到样本、步骤、判断和错误原因,才能改进 agent 行为。
Agentic 失败可能来自模型理解、工具 schema、prompt 约束、权限缺失或中间状态错误。299 的工程意义是把这些因素合在一起评估,而不是单独测模型。
鲁棒评估的目标不是生成报告,而是修正系统设计。评估发现的失败模式应该回到权限、工具 schema、提示策略和人工确认/fallback 设计中。 这样评估才能成为治理机制,而不是发布前才补上的质量报告。
299 应挂在 298 的评估主线下,但它更专注 agentic app:多步任务、工具调用、状态变化和失败恢复。它与 242/243 共同构成 agentic 产品发布闭环。