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用任务集比较工具定义质量
对固定任务运行agent工具调用,统计成功率、耗时与模型给出的工具反馈。
目标
目标:对固定任务运行agent工具调用,统计成功率、耗时与模型给出的工具反馈。
步骤
- 准备答案可核对的任务fixture及候选工具schema;固定模型、prompt和运行限制。 [tool-eval]
- 按示例
agent_loop(prompt, tools=...)执行每个任务;记录工具调用序列、输入、耗时和最终答案。 [tool-eval] - 按expected output核对答案,并汇总工具名称/参数/描述的具体改进反馈;同一案例多次运行检查方差。 [tool-eval]
验证方式
报告包含每项成功与失败、工具使用和耗时;更改schema后对照同一基线集。
故障处理
若输出格式无法解析,将其计为失败并改进任务输出契约;不要只按模型自评来判定工具有效。
权限边界
前置条件
- Python 3.11+、Anthropic API key、SDK、固定任务及工具schema。
权限边界
- 只提供mock或只读工具;不要把生产写入接口接入benchmark环境。
限制
模型反馈是诊断材料,不是ground truth;运行开销随任务和工具数量增长。
固定上游来源
- 仓库
- anthropics/anthropic-cookbook
- 文件路径
- tool_evaluation/tool_evaluation.ipynb
- 固定提交
9c1e493ddd2b82df399d2a61b9c806c539e18be6- 来源检查
- 2026-10-14 · 已按固定上游来源核对
仓库指标
以下数字属于上游仓库整体,不代表单个 Skill 或指南的点赞/热度。
- Stars
- 未取得
- Forks
- 未取得
- 观测时间
- 未取得
尚未取得指标快照。
许可证: MIT