评测框架

Anthropic 近日为其 Skill Creator 工具推出了全新的评测框架。自去年 10 月以来，他们观察到大多数技能创建者是业务专家而非工程师。他们熟悉自身工作流程，但缺乏有效工具来评估技能是否真正有效、是否能在正确时机触发，以及修改后是否确实带来了改进。 新的评测框架旨在解决这一问题，它将软件开发中的严谨性——包括测试、基准测试和迭代改进——引入…

传统 Agent 评测的三大盲区 当前主流的 Agent 评测方式，主要关注任务完成率这一单一指标。这种评测方式存在三个显著盲区： 盲区一：只评结果，不评过程Agent 完成了任务，但中间调用了多次不必要的工具、走了弯路，这种「低效完成」和「高效完成」在传统评测中得分相同。 盲区二：只评能力，不评工程化Agent 在实验环境表现优秀，但无法部署到生产环境、无…

在大模型技术快速迭代的今天，我们面临一个共同的挑战：如何客观、全面地评测一个模型的真实能力？ 这不仅关乎技术指标的高低，更涉及模型在实际应用中能否真正解决问题。 大模型评测框架正是为了回应这一需求而生。目前主流框架已形成开源平台、商业工具和学术研究框架三大阵营，各自在评测深度、应用场景和技术侧重上展现出明显差异。值得关注的是，评测正从单一维度的“跑分”走向多…

大型语言模型的进化速度令人惊叹。我们见证了它们从简单的文本生成工具，逐步演变为能够感知、推理、规划并调用外部工具的智能体（Agent）。这种质的飞跃让LLM开始真正走向复杂任务的解决——无论是自动化办公流程、辅助数据分析，还是多轮对话中的智能决策。 然而，一个关键问题随之浮现：如何科学、系统地评测这些Agent的真实能力？ 这并非简单的准确率计算。Agent…