Agent Evaluation 脚本化多轮对话基准测试

多轮对话代理的评测困境

在构建基于大语言模型的虚拟代理时，开发者常面临一个难题：如何客观评估代理在复杂、多步骤交互中的表现？单轮问答的评测往往掩盖了代理在上下文跟踪、指令遵循以及长程推理上的真实缺陷。当代理需要处理跨越多个回合的对话时，传统的静态测试集难以覆盖其动态行为。

脚本化多轮对话基准测试

该技能基于 Agent Evaluation 框架，提供了一种可重复的基准测试方案。其核心工作流如下：

• 定义脚本化对话：通过预置多轮对话脚本，模拟真实用户与代理的交互路径，确保每次测试的条件一致。
• 并发执行：支持同时对多个虚拟代理实例或同一代理的不同配置运行测试，显著缩短基准测试周期。
• 多维度评估：自动化分析代理的输出，重点衡量其在任务专注度、响应正确性以及跨回合稳定性方面的表现。

适用边界与注意点

• 该技能依赖 Python 环境，并需要目标代理具备可调用的端点或集成接口。
• 若需使用特定的 AWS 服务（如 Bedrock 或 SageMaker），需预先完成相关配置。
• 当前技能包未提供自动化的源代码安装指引，建议在敏感生产工作流中部署前，查阅上游项目文档以验证安全与兼容性。