@ agentproto/ eval (英语)

代理Proto的确定性参考分数——作为AIP-14 TOOL运输 合同加AIP-30 PROVIDER中的合同.

计分器是一种工具

有一个 没有单独的"记分器端口"。计分器是一种普通的 AIP-14 工具 作者为 defineTool,其 outputSchema 为共享 Score 形状, 执行 implementTool 捆入一个 defineDriver 完全一样 所有其它的建筑。 这种再利用购买了登记簿、复试和 toMastraTool 编号 : toAiSdkTool 免费的预测.

export const scoreSchema = z.object({
  value: z.number().min(0).max(1), // normalized score
  passed: z.boolean(),             // clears the scorer's threshold
  label: z.string(),               // scorer id, e.g. "exact-match"
  rationale: z.string().optional(),// human-readable why
})

四个决定分数

所有这些都是其输入的纯函数——没有LLM/型号调用. 对a 模型后置计分器,见 LLM 现职评分员 见下文.

eval.json-schema-valid 限制

要保持此包的光度( 否) ajv检查计划是故意的 最小: 它验证顶层 type,每个名字在 required 实值 现在,以及任何 properties.<name>.type 匹配该值的原始值 类型。 没错 没有 重复到嵌入式计划,不执行 jSON Schema的其余部分enum, (中文(简体) ), format, (中文(简体) ), oneOf, (中文(简体) ), items(中文(简体) ). 更充实 验证器是后一步 .

运行计分器

通过车手调出任何计分器 runTool,通过提供者作为 唯一候选人:

import { runTool } from "@agentproto/driver"
import { exactMatchTool, evalScorersProvider } from "@agentproto/eval"

const score = await runTool({
  tool: exactMatchTool,
  candidates: [evalScorersProvider],
  input: { actual: "hello", expected: "hello" },
})
// → { value: 1, passed: true, label: "exact-match", rationale: "actual equals expected" }

运行套房

一个 eval 是一个工作流程: 每种情况运行一个 target评分 目标输出一个分数 tool 步骤/ 装订、 汇总和报告 通过 @agentproto/telemetry 端口 . runEval 构成a @agentproto/workflow-runtime RuntimeWorkflow 每个案件——目标 结构化输出是每个计分器步骤的输入选择器——并滚动 个案结果为: EvalReport。 。 。 .

每个记分员都是作为 ScorerBinding (数量) tool页:1 driver,则a mapInput 并用 bindScorer 因此,记分器 不同输入类型 共存在一个套间.

import { arrayTelemetry } from "@agentproto/telemetry"
import {
  runEval,
  bindScorer,
  exactMatchTool,
  latencyBudgetTool,
  evalScorersProvider,
  type EvalEvent,
  type TypedEvalSuite,
} from "@agentproto/eval"

interface Answer { text: string; latencyMs: number }

const suite: TypedEvalSuite<{ prompt: string }, Answer> = {
  id: "greeting-suite",
  cases: [
    { id: "hello", input: { prompt: "hi" }, expected: "hello" },
    { id: "world", input: { prompt: "wo" }, expected: "world" },
  ],
  scorers: [
    bindScorer<Answer, { actual: string; expected: string }>({
      id: "exact",
      tool: exactMatchTool,
      driver: evalScorersProvider,
      mapInput: ({ output, expected }) => ({
        actual: output.text,
        expected: typeof expected === "string" ? expected : "",
      }),
    }),
    bindScorer<Answer, { durationMs: number; budgetMs: number }>({
      id: "latency",
      tool: latencyBudgetTool,
      driver: evalScorersProvider,
      mapInput: ({ output }) => ({ durationMs: output.latencyMs, budgetMs: 100 }),
    }),
  ],
}

const telemetry = arrayTelemetry<EvalEvent>()
const report = await runEval(suite, {
  target: async ({ prompt }) => ({ text: prompt === "hi" ? "hello" : "world", latencyMs: 10 }),
  telemetry,
})
// report.passedCount / report.meanValue aggregate across cases;
// telemetry.events runs eval.started … eval.finished in order.

这个 target 是一个平面合成函数( 不需要成为工具); a 工具/代理目标是一个记录的后续行动。 事件通过共享遥测 端口 —— Telemetry<EvalEvent> 下层 agentproto/eval/v1 计划 (单位:千美元)eval.started, (中文(简体) ), eval.case.started, (中文(简体) ), eval.case.scored, (中文(简体) ), eval.case.finished, (中文(简体) ), eval.finished. Sinks MUSST 容忍未知种类(前-后相).

LLM 现职评分员

eval.llm-judge 是一个 模式支持 计分员——但它仍然是TOOL,准确的说 就像上面的4个决定分数 不同之处在于模型在哪里 生命:注射式法官被关闭 驱动程序线性 通过工具输入/文本,通过 makeLlmJudgeDriver(judge)这表示 由现有的 bindScorer 编号 : runEval 改为零 也一样.

法官本身是一个注入功能—— JudgeFn - 所以这个包裹留下 供应商中立:这里没有LLM SDK,没有网络依赖性.

export type JudgeFn = (args: {
  output: JsonValue
  criteria: string
  expected?: JsonValue
}) => Promise<JudgeVerdict>
// JudgeVerdict = { value: number (0..1); passed?: boolean; rationale?: string }

在法官周围建一个驱动程序,然后直接调用工具或使用 llmJudge(...) 方便随时使用 ScorerBinding数字 :

import { runTool } from "@agentproto/driver"
import {
  llmJudgeTool,
  makeLlmJudgeDriver,
  llmJudge,
  bindScorer,
  type JudgeFn,
} from "@agentproto/eval"

// A real judge is injected by the caller — an LLM call, an agent session,
// or the supervisor's judge-gate. Shown here as a stand-in.
const judge: JudgeFn = async ({ output, criteria }) => {
  // ... call out to a model, or whatever satisfies JudgeFn ...
  return { value: 0.9, rationale: "meets the criteria" }
}

// Direct tool invocation:
const score = await runTool({
  tool: llmJudgeTool,
  candidates: [makeLlmJudgeDriver(judge, { threshold: 0.7 })],
  input: { output: "the produced answer", criteria: "Is the answer helpful?" },
})

// Or as a suite scorer:
const binding = bindScorer(
  llmJudge<Answer>({
    id: "helpfulness",
    judge,
    criteria: "Is the answer helpful and correct?",
    threshold: 0.7,
    mapOutput: ({ output }) => output.text,
  }),
)

passed 决议:当法官的裁决包括明确 passed, (中文(简体) ), 这个 赢 一个法官说: passed: false 永远不能被高地压倒 value,反之亦然。 否则 passed = value >= threshold (单位:千美元)threshold 默认为 0.5) (中文(简体) ).

真正的适配电线 JudgeFn 直至代理会议或主管会议 法官门是一个有文件记载的后续行动——不是在这个一揽子计划中建立的.

样式计分器

再来五个 eval.* 托尔合同 src/style/ (见DESIGN.md §7: factory 计划生产带/门 这些回。 两个是 确定性——捆绑在一起 styleScorersProvider 完全一样 evalScorersProvider - 3个是模型后置的,每个模型由 make*Driver(...) 关闭的工厂 一个注入,供应商中立 能力。 没有LLM SDK,没有网络依赖性,与纪律相同 eval.llm-judge。 。 。 .

使用法文文本的公约 eval.text-stats: 第一人称标记为 je, (中文(简体) ), j', (中文(简体) ), moi, (中文(简体) ), mon编号 :ma编号 :mes, (中文(简体) ), me编号 :m', (中文(简体) ), nous, (中文(简体) ), notre编号 :nos, (中文(简体) ), mien(ne)(s); 弹出线从 -, (中文(简体) ), *, (中文(简体) ), •标记 喜欢 1. 后为白空间( e)1.5 million 财务报告和审定财务报表 -42 degrés 是传教士, 不是子弹。 按通用法语缩写划分警卫的刑期 (单位:千美元)M., (中文(简体) ), Mme, (中文(简体) ), Dr, (中文(简体) ), etc., (中文(简体) ), cf., (中文(简体) ), p. ex.)和孤立的资本首字母 (单位:千美元)J. Dupont因此,这些期限不被视为句尾.

import { runTool } from "@agentproto/driver"
import { textStatsTool, styleScorersProvider } from "@agentproto/eval"

const score = await runTool({
  tool: textStatsTool,
  candidates: [styleScorersProvider],
  input: { text: "Je pense que ceci illustre bien mon propos.", thresholds: { minFirstPersonRatio: 0.5 } },
})

作为CI门

toVitest 将套房改为测试登记——一个 it(caseId) 百分比 并宣称每个计分员都通过了 维特自己的 describe 编号 : it 编号 : expect 为: 已注射,所以这个包裹没有带维特 运行时间依赖 :

import { describe, it, expect } from "vitest"
import { toVitest } from "@agentproto/eval"

toVitest(
  suite,
  { target: async ({ prompt }) => ({ text: prompt === "hi" ? "hello" : "world", latencyMs: 10 }) },
  { describe, it, expect },
)

出口

• runEval, (中文(简体) ), bindScorer - 电子控制带(EvalCase, (中文(简体) ), ScorerBinding, (中文(简体) ), BoundScorer, (中文(简体) ), EvalSuite, (中文(简体) ), TypedEvalSuite, (中文(简体) ), EvalReport, (中文(简体) ), CaseReport, (中文(简体) ), CaseScore, (中文(简体) ), RunEvalOptions(中文(简体) )
• EVAL_EVENT_SCHEMA, (中文(简体) ), EvalEvent 遥测-端口事件联盟
• toVitest ——CI出入口大桥(VitestHooks, (中文(简体) ), ExpectApi, (中文(简体) ), ToVitestOptions(中文(简体) )
• JsonValue, (中文(简体) ), JsonObject, (中文(简体) ), jsonValueSchema - 犬科JSON模型
• scoreSchema, (中文(简体) ), Score
• exactMatchTool 编号 : exactMatchImpl
• regexMatchTool 编号 : regexMatchImpl
• jsonSchemaValidTool 编号 : jsonSchemaValidImpl (单位:千美元)MinimalJsonSchema(中文(简体) )
• latencyBudgetTool 编号 : latencyBudgetImpl
• evalScorersProvider - 内置的PROVIDER捆绑所有四个
• llmJudgeTool - 那个 eval.llm-judge TOOL合同
• makeLlmJudgeDriver - 建立一个DRIVER,关闭一个注射 JudgeFn
• llmJudge ——方便:建设即用即用 ScorerBinding 在法官身边
• JudgeFn, (中文(简体) ), JudgeVerdict, (中文(简体) ), judgeVerdictSchema, (中文(简体) ), LlmJudgeInput, (中文(简体) ), MakeLlmJudgeDriverOptions, (中文(简体) ), LlmJudgeBinding
• textStatsTool 编号 : textStatsImpl ——外加纯助工 bulletsRatio, (中文(简体) ), firstPersonRatio, (中文(简体) ), questionRate, (中文(简体) ), meanSentenceLength, (中文(简体) ), splitSentences, (中文(简体) ), computeTextStats (单位:千美元)TextStats, (中文(简体) ), LengthBand(中文(简体) )
• lexiconHitRateTool 编号 : lexiconHitRateImpl 加上 extractLexicon (单位:千美元)ExtractLexiconOptions(中文(简体) )
• styleScorersProvider 将两者捆绑在一起 决断风格计分器
• stylePairwiseTool, (中文(简体) ), makeStylePairwiseDriver, (中文(简体) ), pairwiseWinRate (单位:千美元)StylePairwiseInput, (中文(简体) ), PairwiseWinner, (中文(简体) ), PairwiseVerdict, (中文(简体) ), PairwiseWinRateResult(中文(简体) )
• styleEmbeddingTool, (中文(简体) ), makeStyleEmbeddingDriver, (中文(简体) ), cosineToCentroid, (中文(简体) ), EmbeddingDimensionError (单位:千美元)StyleEmbeddingInput, (中文(简体) ), EmbedFn, (中文(简体) ), MakeStyleEmbeddingDriverOptions(中文(简体) )
• outlineFidelityTool, (中文(简体) ), makeOutlineFidelityDriver (单位:千美元)OutlineFidelityInput(中文(简体) )
• parseVerdict ——共享 style/ 助手: 验证一个原始判断返回值 反对 judgeVerdictSchema返回时 null 输入错误

许可证

麻省理工学院