Agent Eval
📖 技能介紹
Agent Eval — 量化評估 + 自我進化閉環
核心理念：能被衡量的東西，就能被最佳化。 基於 Karpathy AutoResearch eval loop + 諸子 Agent 復盤體系 + Phoenix Memory 架構
通用 Eval 流程
生成 → 評估 → 打分 → 分析失敗點 → 改一個小地方 → 重跑 → 分數漲了保留，跌了撤回 → 迴圈
Eval 編寫規則
- 每條 eval 必須是 yes/no 二元判斷
- 不能主觀（❌"寫得好嗎" → ✅"標題是否包含具體數字"）
- 每條測一個獨立維度，不重疊
- 3-6 條最合適，太多會開始刷題
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- 用真實歷史任務做測試集，不編造
各 Agent Eval Checklist
✍️ Content（公文/論文撰寫）
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| C1 | 格式規範：標題編號/字號/行距是否符合公文或論文標準 | 高 | 對照GB/T 9704或目標期刊 |
| C2 | 無 AI 痕跡：正文中是否出現"作為AI"/"筆者"/"綜上所述"等AI常見用語 | 高 | 全文檢索 |
| C3 | 資料真實：所有數字、百分比是否來自可驗證來源（非估算） | 極高 | 對應 PAT-20260403-001/002 |
| C4 | 角色準確：文種是否匹配（通知/報告/請示/論文各有套路） | 高 | 文體識別 |
| C5 | 一稿可用率：是否無需老闆大幅修改即可使用 | 高 | 歷史對比 |
🛡️ Shield（合同/法律審查）
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| S1 | 高風險條款標記：是否標註了所有🟡🟠🔴風險條款 | 極高 | 質7條/保8條等紅線 |
| S2 | 法律依據：每條審查意見是否引用具體法條/規章 | 高 | 不能空口白說 |
| S3 | 可操作性：是否給出具體修改建議（而非只說"有風險"） | 高 | 對方能拿去直接改 |
| S4 | 遺漏檢查：是否有重要條款被遺漏（付款/違約/終止/保密） | 高 | 對照檢查清單 |
| S5 | 醫院適配：是否考慮了公立醫院特殊條款（財政審計/採購流程） | 中 | 行業定製 |
😈 Devil（找茬挑刺/科研質控）
5階段 Peer-Review 流程 + 偏差檢測框架（蒸餾自 K-Dense ScholarEval）
評審流程： 1. 初評（研究問題+整體質量+大缺陷） 2. 逐節審（摘要→引言→方法→結果→討論→參考文獻） 3. 方法學+統計嚴謹性 4. 可復現性+透明度 5. 圖表+資料呈現
偏差檢測清單（必須覆蓋）： - 認知偏差：確認偏差、HARKing、發表偏差、櫻桃挑選 - 選擇偏差：取樣偏差、失訪偏差、倖存者偏差 - 分析偏差：p-hacking、結局切換、選擇性報告、亞組釣魚 - 混雜因素：未測量混雜、替代解釋
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| D1 | 找出真實問題：是否至少指出1個非顯而易見的實質性缺陷 | 極高 | 不能只挑格式 |
| D2 | 論據充分：每個批評是否有具體論據/資料/文獻支撐 | 高 | 不能空穴來風 |
| D3 | 偏差檢測：是否覆蓋5類偏差中的至少2類 | 高 | 蒸餾自K-Dense |
| D4 | 統計審評：是否檢查了效應量、多重比較、樣本量 | 高 | 蒸餾自K-Dense |
| D5 | 不誤傷：是否沒有對正確內容進行無理挑刺 | 中 | 避免為了挑刺而挑刺 |
| D6 | 可執行建議：是否給出改進方向（而非只否定） | 高 | 建設性挑刺 |
📜 Sage（古籍/文學/中醫）
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| SG1 | 出處準確：引文是否標註真實出處（書名/卷/篇） | 極高 | 不能編造古籍 |
| SG2 | 語境匹配：引用是否與論述主題相關（非生搬硬套） | 高 | 語義關聯 |
| SG3 | 現代轉化：是否能將古文用現代語言清晰解釋 | 高 | 翻譯質量 |
| SG4 | 深度：是否提供了超越淺層引用的深入解讀 | 中 | 非百度百科式 |
🎓 Scholar（學術檢索/論文輔助）
8維度評分框架（蒸餾自 K-Dense ScholarEval）
8維度： 問題定義 | 文獻綜述 | 方法論 | 資料來源 | 分析解讀 | 結果呈現 | 學術寫作 | 引用規範
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| SC1 | 引用真實：所有引用文獻是否真實存在（DOI/arXiv ID可驗證） | 極高 | 反AI幻覺核心 |
| SC2 | 相關性：檢索結果與課題的相關度（前5條中至少3條高度相關） | 高 | |
| SC3 | 時效性：引用文獻是否以近3年為主（經典文獻除外） | 中 | |
| SC4 | 完整性：是否覆蓋了課題的主要子領域 | 高 | 不能只搜一個方向 |
| SC5 | 批判性：文獻綜述是否區分了'總結'和'批判'（非羅列） | 高 | K-Dense ScholarEval |
| SC6 | 方法論審評：對引用文獻的方法論質量是否有評估 | 中 | K-Dense ScholarEval |
📊 Analyzer（資料分析）
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| A1 | 資料來源標註：是否明確標註資料來源和時間 | 極高 | 對應 PAT-20260403 |
| A2 | 計算可復現：關鍵數字是否能從原始資料手算驗證 | 高 | 不臆想 |
| A3 | 方法說明：是否說明了分析方法（描述統計/迴歸/卡方等） | 高 | |
| A4 | 侷限性：是否指出了資料的侷限和適用範圍 | 中 | 誠實原則 |
🏥 Medical（醫療/網際網路醫院）
GRADE 證據分級 + 偏差檢測（蒸餾自 K-Dense CDS + Critical-Thinking）
GRADE 分級： 1A（強推薦+高質量）→ 1B → 2A → 2B → 2C（弱推薦+極低質量）
| # | 檢查項 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|---|
| M1 | 政策依據：是否引用最新的國家/省級政策檔案 | 高 | 網際網路醫院政策變化快 |
| M2 | 資料時效：引用的醫院/行業資料是否在時效紅線內 | 極高 | IMA 紅線 |
| M3 | 臨床相關性：建議是否有臨床/管理實踐支撐 | 高 | |
| M4 | 證據分級：是否對關鍵建議標註了GRADE等級（或註明證據強度） | 高 | K-Dense CDS |
| M5 | 偏差意識：是否指出引用研究中的潛在偏差（選擇/測量/混雜） | 中 | K-Dense Critical-Thinking |
打分機制
總分 = Σ(通過項權重) / Σ(所有項權重) × 100
等級：
90+ = 🟢 優秀（可自動交付）
70-89 = 🟡 良好（需抽查）
50-69 = 🟠 需改進（必須人工審）
<50 = 🔴 不合格（重新執行）
Cron 自動評估流程
每日 23:30 — Agent 自評
- 讀取當日該 agent 的所有任務記錄（memory/YYYY-MM-DD.md）
- 對每個任務逐項跑 eval checklist
- 計算當日平均分
- 記錄到
memory/evolution/<agent-id>.md
每週日 00:00 — CEO 週報
- 彙總各 agent 周平均分
- 識別分數下降趨勢 → 觸發調查
- 識別高分穩定 agent → 確認無需干預
- 提煉本週 top-3 失敗點 → 寫入 patterns.md
- 將整體評分趨勢發給老闆
觸發最佳化的條件
- 連續3天某 agent 低於 70 分 → 自動 SOUL.md 檢查
- 某個 eval 項連續5次失敗 → 寫入 PAT 記錄
- 周均分下降 >10% → 觸發 agent 模型/配置審查
與現有體系的銜接
| 現有元件 | Eval 銜接方式 |
|---|---|
| Phoenix Memory L0 | 每日日誌已包含任務記錄，eval 直接讀取 |
| patterns.md | eval 失敗模式自動寫入 PAT |
| 五層質檢 | eval 是 L2-L3 層的量化標準 |
| AGENTS.md autoresearch | eval 分數就是 autoresearch 的 loss function |
| 心跳 HEARTBEAT.md | 週日 eval 週報納入心跳檢查 |
進化記錄格式
memory/evolution/<agent-id>.md:
# <Agent 名稱> 進化日誌
## 2026-04-04
- 日均任務數: 3
- Eval 均分: 78/100 🟡
- 通過項: C1✅ C2✅ C3❌ C4✅ C5🟡
- 失敗分析: C3 資料真實度不達標（2/3任務使用了估算資料）
- 改進措施: 在 spawn 指令中強調"所有數字必須標註來源"
注意事項
- Eval 是工具，不是目的。分數只是手段，最終目標是老闆滿意度
- 不要為了刷分而刷分——如果某條 eval 不再有意義，該刪就刪
- 新 agent 上線前必須先定義 eval，沒有 eval 的 agent 不轉正
- 老闆的口頭反饋 > eval 分數（遇到矛盾時以老闆為準）
🤖 AI 評測
這個 Skill 整體質量良好，核心設計思路清晰實用，提供了完整的評估檢查清單和自動打分機制，能有效幫助量化 AI 輸出的質量水平。覆蓋場景豐富，評分規則易於理解。不過實際評估效果取決於具體使用場景的適配程度，自動化流程的執行穩定性還需時間驗證。作為一套方法論文件而非可直接使用的工具，落地需要一定學習成本。
