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name: agent-eval
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description: 编码代理(Claude Code、Aider、Codex等)在自定义任务上的直接比较,包含通过率、成本、时间和一致性指标
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origin: ECC
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tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob
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# Agent Eval 技能
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一个轻量级 CLI 工具,用于在可复现的任务上对编码代理进行头对头比较。每个“哪个编码代理最好?”的比较都基于感觉——本工具将其系统化。
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## 何时使用
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* 在你自己的代码库上比较编码代理(Claude Code、Aider、Codex 等)
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* 在采用新工具或模型之前衡量代理性能
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* 当代理更新其模型或工具时运行回归检查
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* 为团队做出数据支持的代理选择决策
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## 安装
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```bash
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# pinned to v0.1.0 — latest stable commit
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pip install git+https://github.com/joaquinhuigomez/agent-eval.git@6d062a2f5cda6ea443bf5d458d361892c04e749b
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```
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## 核心概念
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### YAML 任务定义
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以声明方式定义任务。每个任务指定要做什么、要修改哪些文件以及如何判断成功:
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```yaml
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name: add-retry-logic
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description: Add exponential backoff retry to the HTTP client
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repo: ./my-project
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files:
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- src/http_client.py
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prompt: |
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Add retry logic with exponential backoff to all HTTP requests.
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Max 3 retries. Initial delay 1s, max delay 30s.
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judge:
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- type: pytest
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command: pytest tests/test_http_client.py -v
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- type: grep
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pattern: "exponential_backoff|retry"
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files: src/http_client.py
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commit: "abc1234" # pin to specific commit for reproducibility
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```
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### Git 工作树隔离
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每个代理运行都获得自己的 git 工作树——无需 Docker。这提供了可复现的隔离,使得代理之间不会相互干扰或损坏基础仓库。
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### 收集的指标
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| 指标 | 衡量内容 |
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|--------|-----------------|
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| 通过率 | 代理生成的代码是否通过了判断? |
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| 成本 | 每个任务的 API 花费(如果可用) |
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| 时间 | 完成所需的挂钟秒数 |
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| 一致性 | 跨重复运行的通过率(例如,3/3 = 100%) |
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## 工作流程
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### 1. 定义任务
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创建一个 `tasks/` 目录,其中包含 YAML 文件,每个任务一个文件:
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```bash
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mkdir tasks
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# Write task definitions (see template above)
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```
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### 2. 运行代理
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针对你的任务执行代理:
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```bash
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agent-eval run --task tasks/add-retry-logic.yaml --agent claude-code --agent aider --runs 3
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```
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每次运行:
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1. 从指定的提交创建一个新的 git 工作树
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2. 将提示交给代理
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3. 运行判断标准
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4. 记录通过/失败、成本和时间
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### 3. 比较结果
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生成比较报告:
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```bash
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agent-eval report --format table
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```
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```
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Task: add-retry-logic (3 runs each)
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┌──────────────┬───────────┬────────┬────────┬─────────────┐
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│ Agent │ Pass Rate │ Cost │ Time │ Consistency │
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├──────────────┼───────────┼────────┼────────┼─────────────┤
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│ claude-code │ 3/3 │ $0.12 │ 45s │ 100% │
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│ aider │ 2/3 │ $0.08 │ 38s │ 67% │
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└──────────────┴───────────┴────────┴────────┴─────────────┘
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```
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## 判断类型
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### 基于代码(确定性)
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```yaml
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judge:
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- type: pytest
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command: pytest tests/ -v
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- type: command
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command: npm run build
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```
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### 基于模式
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```yaml
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judge:
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- type: grep
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pattern: "class.*Retry"
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files: src/**/*.py
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```
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### 基于模型(LLM 作为判断器)
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```yaml
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judge:
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- type: llm
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prompt: |
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Does this implementation correctly handle exponential backoff?
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Check for: max retries, increasing delays, jitter.
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```
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## 最佳实践
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* **从 3-5 个任务开始**,这些任务代表你的真实工作负载,而非玩具示例
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* **每个代理至少运行 3 次试验**以捕捉方差——代理是非确定性的
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* **在你的任务 YAML 中固定提交**,以便结果在数天/数周内可复现
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* **每个任务至少包含一个确定性判断器**(测试、构建)——LLM 判断器会增加噪音
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* **跟踪成本与通过率**——一个通过率 95% 但成本高出 10 倍的代理可能不是正确的选择
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* **对你的任务定义进行版本控制**——它们是测试夹具,应将其视为代码
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## 链接
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* 仓库:[github.com/joaquinhuigomez/agent-eval](https://github.com/joaquinhuigomez/agent-eval)
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