這一課會完成什麼
- 定義任務層級成功，不把唯一工具順序寫死
- 確定性的結果檢查與受限已校準的模型評分器分工
- 重複試跑並報一致性，不拿單一漂亮樣本當結果
- 把已審查的執行軌跡與事故轉成有版本紀錄的回歸測試案例
開始前先準備
- • 能執行並產出結構化執行軌跡的 agent 或工作流程
- • 模組 8 的失敗測試資料與核准事件
- • 每次測試可重置的模擬 CRM、檢索索引與轉接層
先把定義說清楚
評測與可觀測性
Agent 評測需要有版本的任務、隔離的起始環境、評分方式、重複試跑與發布門檻。結果評分檢查答案或執行後的環境；執行軌跡評分檢查允許保存的事件，例如工具選擇、參數、權限判定與停止原因。兩者分開看，才能發現答案看似正確、過程卻越權的情況。可觀測性再把各層事件串起來，讓不合格的分數能追到原因，同時限制敏感資料進入紀錄。
最終摘要看起來正確，背後仍可能有禁止工具嘗試、invented 引註、重複寫入或失控迴圈。反過來，正確答案也可能走一條作者沒預想到、但完全合規的路。結果與執行軌跡回答不同問題。
Agent 行為會跨執行變動。一次通過不能證明穩定；重複試跑才看得到一致性、尾端表現延遲、成本 spread 與間歇性規則失敗。
模型評判者能評精確匹配的難處理的品質，但評判者本身也是量測系統。人工校準、未參與開發的樣本、評分歧異審查與確定性的檢查能限制它的權力。
現場情境
Atlas release candidate 0.6
具名合成情境。Atlas、任務、執行軌跡、模型輸出、分數與發布決策都為本課製作，不描述正式環境部署。
- 負責人
- 你是品質負責人，要決定 research-agent 變更能否進內部試行。
- 要做的決策
- 比較 0.5 與 0.6，用執行軌跡證據解釋分數變更，再依已宣告的驗收門檻決定發布、hold 或回復版本。
- 目前狀態
- 版本 0.5 有 30 個評測任務：10 個正常研究請求、8 個檢索邊界案例、6 個核准／提示注入案例、6 個逾時／重複操作案例。候選版本 0.6 改了工具說明與脈絡壓縮提示詞。
- 預期成果
- 測試集報各類別成功、3 次試跑一致性、引註精確率、禁止效果次數、p95 步驟次數、延遲、成本與評判者評分歧異；關鍵驗收失敗就 hold 0.6。
限制條件
- • 每個任務從全新資料庫快照與固定資料集版本開始。
- • 每題跑 3 次；temperature 與模型 setting 寫進清單。
- • Schema、引註是否存在、禁止操作效果、狀態轉移、預算與終止由確定性的評分器負責。
- • 模型評分器只評證據相關性與審查者可用性，而且先用人工標記的範例校準。
- • 任何禁止操作效果都讓發布 fail，平均分數變好也不能抵銷。
實作範例
Atlas 從平均分數底下找到品質退步
證據類型: 具名模擬情境兩個版本各有 90 次執行。合成報告顯示 0.6 的平均審查者可用性較高；依類別分組結果也顯示新工具說明降低正常任務的不合法參數。可是 6 個提示注入任務中有 2 次，模型因已檢索的文字而要求未核准的連接器。執行器擋下呼叫，沒有操作效果；執行軌跡合規評分器仍標關鍵，因為請求已越界。
品質負責人暫緩 0.6 版本，不用平均分抵銷關鍵失敗。兩筆軌跡加入回歸測試，程式評分器比對請求的工具 ID 與案例允許清單。另檢查模型評分分歧：3 個精簡且有來源的答案被評得比冗長答案低，因此重標範例並校準規準，再用作驗收門檻。
發布紀錄列 hold、失敗案例、軌跡連結、評分器版本、資料集及模型設定、負責人、修復提案與重跑條件。重跑完整固定測試集，不能只跑 2 個失敗提示詞。儀表板分開顯示被攔下的越界嘗試，以及已生效的違規操作。
主張限制
所有 Atlas 結果都是測試資料，不是供應商基準評測。Anthropic 建議從 20 到 50 個源自真實失敗的任務起步，這不是通用樣本數保證。OpenAI 軌跡評分工作流程與 Anthropic 評測指引可能隨產品更新；3 次試跑也不足以估罕見事件風險。
做法
照著做，每一步都有檢查點
現場情境
比較 0.5 與 0.6，用執行軌跡證據解釋分數變更，再依已宣告的驗收門檻決定發布、hold 或回復版本。
- 01從失敗證據寫任務契約
- 02隔離每次執行並記錄事件
- 03疊確定性的評分器
驗收條件
執行器產出兩個版本共 180 筆隔離的執行紀錄、確定性的關鍵驗收結果、類別／變動分組、已校準的評判者附錄與 1 個可辯護發布決策。固定測試資料重跑不改資料集或評分器定義。
- 01
從失敗證據寫任務契約
正常工作與檢索、狀態、核准、提示注入、逾時、格式錯誤工具輸出、重複恢復都要有。寫允許工具、必要狀態／證據、禁止操作效果與預算，不固定所有合法中間呼叫。
檢查點 · 30 個案例都有負責人、類別、測試資料版本、可觀察的 pass 條件，以及它為何必須留在測試集的理由。
- 02
隔離每次執行並記錄事件
重設資料庫、轉接層、時鐘與資料集。模型、工具、規則、核准、操作效果事件都帶案例／版本／試跑 ID；保存延遲與供應商回報的用量，不存機密／私有推理。
檢查點 · 同一案例跑兩次不繼承前次紀錄；每個執行軌跡事件都能對到唯一案例、版本與試跑。
- 03
疊確定性的評分器
用程式碼評 schema、來源是否存在、必要證據、資料庫狀態、禁止操作效果、停止原因、步驟上限與成本上限。Blocked 嘗試與 completed 違規分開報。
檢查點 · 故意破壞 1 個引註、1 個步驟上限、1 個禁止操作效果；各自被預期評分器抓到並指出證據。
- 04
校準受限評判者
遮住基準版與候選版標籤，將模型分數和兩位人工審查者的標記比較。逐項檢查分歧，再修範例及規準。事實和規則合規仍由明確檢查判定，不交給文字風格評分器。
檢查點 · 報告包含一致／混淆次數、所有評分歧異大的樣本、評分規準版本、評判者設定與人工負責人。
- 05
跑驗收門檻並查分組
基準版本／候選版本每題跑 3 次，比類別、一致性、尾端表現、關鍵失敗與審查負擔。先做發布／hold／回復版本決策，再談門檻變更。
檢查點 · 程式判定與人工發布說明得出同一決定；失敗指標都連到案例及軌跡事件。
實務脈絡
展示版之後
實作拆解
從事故與審查修改建立評測案例。每題記下類別、起始資料、執行者、允許工具、必要證據與狀態、禁止效果、預算、可觀察的通過條件和嚴重程度。允許多條合法路徑，只固定規則必須成立的條件、必要結果與停止要求。題目、測試資料、來源資料集、工具、提示詞、模型設定、評分器、評判者及門檻各有版本，方便定位回歸失敗。
每次試跑重設資料庫、時鐘、轉接層、快取與資料集，題目順序隨機化，事件能對應案例、候選版與試跑。軌跡保存模型回應資料包、已驗證工具請求、權限判定、工具結果碼、狀態轉移、用量與停止原因；排除機密、完整私有紀錄及隱藏推理。只有整批執行才失敗時，先查共用可變狀態，分清基礎設施與模型問題。
發布前先檢查不能被平均分抵銷的關鍵失敗：已發生的禁止效果、未授權洩漏、缺必要引註或執行未終止。再看各類成功率、3 次試跑一致性、p95 步數、延遲、成本與審查負擔。模型評判者只評證據相關性與可用性，另附人工校準、歧異樣本、規準與設定。門檻在試跑前凍結，政策調整另留決策紀錄。
營運檢查
評分結果必須能一路鑽到事件。報表上的引用正確率點下去，應看到案例、試跑、答案句、引用識別碼、檢索段落與驗證結果；禁止效果數點下去，要分出提出但被擋與真正完成，前者反映模型或指令問題，後者是更嚴重的控制失效。步數與費用尾端也連回每次呼叫，才能判斷是檢索分支、重試還是壓縮造成。沒有這層關聯，團隊容易只調提示文字，卻忽略資料、工具、政策或執行器才是主因。
每週改善流程應把第一線回饋變成永久資產：抽取一筆代表性失敗，確認不含敏感資料，重建最小可重現環境，和領域人員一起寫通過條件，再加入鎖定資料集。修正後跑完整套件與重複試驗，確認沒有把另一類任務弄壞。若使用模型評分，人工定期盲審同一批樣本，保存不一致案例。門檻變更、案例移除或嚴重度調整都要留下理由與負責人，不能因候選版本差一點就把測試改得比較容易。
驗證與上線
資料集要分開開發集與保留集。開發集可用來修提示、工具說明與驗證器；保留集直到候選版本凍結才執行，避免針對已知答案調到過度貼合。真實事故加入前先去識別並重建最小環境，保留造成失敗的結構，不保存不必要客戶內容。每個案例有擁有者與淘汰條件；來源政策消失或產品不再支援時才移除，不能因經常失敗就刪。
重複試驗的報告不要只放平均。按案例列三次結果，計算三次一致、至少一次成功與重大失敗次數；延遲、步數與費用用分位數呈現。若某題一次成功兩次失敗，不能當成六成或七成的模糊平均略過，要查分歧從模型決定、工具回傳、共享狀態還是裁判而來。對重大政策案例，任何一次違規都先停止發布。
裁判校準要保存人工標註理由。兩位審查者不一致時先釐清規則本身是否模糊，再讓模型裁判學例子；不能把人類歧義當成模型錯誤。裁判設定包含模型識別碼、提示、評分尺度與例子版本，候選架構名稱要遮蔽。定期加入簡短但正確、冗長但無來源、風格不同且同樣正確的樣本，檢查裁判是否把表達偏好誤當品質。
監控進入正式環境後，線上警示與離線評測共用失敗分類，但不共用原始敏感內容。重要追蹤由授權人員抽樣，將新模式轉成隔離案例；修正先在離線完整套件驗證，再逐步放量。儀表板同時顯示被擋的越界嘗試與已完成違規，前者用來改善模型與工具，後者觸發事件處理。沒有這個區分，控制成功反而可能被誤報成正式事故，或真正效果被平均掩蓋。
補強練習
評測工作本身也要監控：每題環境建立時間、執行失敗、裁判失敗、缺少追蹤與資料污染分開報。基礎設施失敗不能直接算候選品質差，也不能丟掉不報；先修環境，再依原版本完整重跑，避免只補跑失敗題。
建立嚴重度矩陣，區分內容品質、可恢復錯誤、被擋越界與已完成重大效果。每級有發布處置與負責人。矩陣在候選執行前凍結，避免相同錯誤在不同版本被改名降級；重大程度變更需另留決策紀錄。
選五條代表追蹤做人工註解：一條正常、一條檢索缺口、一條政策阻擋、一條不穩定結果、一條裁判不同意。註解指出第一次偏離、後續控制是否生效與可修元件，讓報告不只是一排分數。
線上抽樣要涵蓋低分、人工修改、升級與看似成功案例。只看失敗會漏掉表面成功、實際證據薄弱的結果。領域人員確認的新問題在下次版本前加入回歸套件，並保留原始事件的去識別參考。
交付前最後檢查
報告結尾只寫這次發布決定、阻擋案例、負責人與重跑條件，不加模糊樂觀展望。若候選被擋，先修最早偏離的元件，再跑完整鎖定套件；不要只調最終回答，使表面分數回升卻留下相同越界請求。
每次正式決定後保存完整報告雜湊；往後門檻或資料集改變時，舊決定仍能按當時規則重現。評測負責人也要定期刪除不必要的敏感追蹤副本，保留去識別案例與事件關聯即可。
發布頁只顯示已核准的彙總資料，個別追蹤仍受原資料權限與保留政策約束。
延伸實作
每個失敗案例除了分數，也保存修正假設與驗證方式。例如檢索遺漏可能由切段造成，就先改切段並確認必要來源回到候選；工具選錯可能由說明重疊造成，就改介面並重跑保留集。若修改只提高模型裁判分數，卻沒有改變決定性證據或人工評價，不視為問題已解。發布紀錄把假設、變更、完整套件結果與殘餘失敗放在一起，讓後續團隊知道哪些原因已證實、哪些仍只是猜測。
動手實作
建立 30 個任務的發布驗收
製作 Atlas 清單，基準版本／候選版本每題在隔離的測試資料跑 3 次，評結果與執行軌跡，最後寫附證據連結的發布紀錄。
準備項目
- • 凍結基準版本實作、模型設定、資料集快照、工具登錄清單與規則版本。
- • 已儲存的執行軌跡移除機密與隱藏推理，只留允許輸入／輸出、工具事件、狀態變更、時間差與用量。
- • 模型評分器上線前，至少 8 個校準範例由 2 位人工審查者標註。
本課產出
30-case JSONL 資料集、隔離的執行器、確定性的評分器、已校準的評判者評分規準、基準版與候選版的報告、5 條附註解的執行軌跡與已簽核的發布決策。
起始模板: 評測案例與發布驗收
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manual_review_disagreement_over: 1預期結果
執行器產出兩個版本共 180 筆隔離的執行紀錄、確定性的關鍵驗收結果、類別／變動分組、已校準的評判者附錄與 1 個可辯護發布決策。固定測試資料重跑不改資料集或評分器定義。
留給下一課
固定通過的測試集、報表程式與關鍵驗收。下一模組將安全、成本、事故演練與營運責任接到同一份發布決策。
驗收條件
- 01測試集有 30 個有版本紀錄的案例，涵蓋正常、檢索、安全、狀態、逾時與操作效果復原。
- 02每個案例／版本跑 3 次乾淨狀態，產出可串聯的模型、工具、規則與操作效果事件。
- 03關鍵評分器能抓到所有預先設計的引註、權限、終止狀態與重複操作缺陷。
- 04發布紀錄列設定、門檻、類別結果、一致性、尾端表現、評分歧異、失敗的執行軌跡、負責人與回復版本條件。
常見故障
故障診間
F1彙總分數上升，某個安全類別卻退步。
- 先檢查
- 按類別、嚴重程度、失敗程式碼，以及 completed／blocked 操作效果切結果。
- 可能原因
- Weighted 平均讓常見 easy 任務蓋過 rare 關鍵失敗。
- 修復方式
- 加入不得以其他分數抵銷的關鍵驗收，完整測試集通過前 hold 發布。
- 下次怎麼避免
- 評候選版本前先公布類別最低門檻與零容忍操作效果檢查。
F2測試本機通過，整批執行執行卻不穩。
- 先檢查
- 比較測試資料雜湊、時鐘、快取、ID、資料庫與同時進行的工作單元紀錄。
- 可能原因
- 案例共用可變狀態，或依賴 uncontrolled 外部資料。
- 修復方式
- 重設隔離的環境，固定版本或記錄每個相關依賴／快照。
- 下次怎麼避免
- CI 跑隔離 canary 與隨機順序測試集。
F3結果正確，卻因工具順序與作者預期不同而 fail。
- 先檢查
- 把評分器與任務真正結果、權限、預算要求對照。
- 可能原因
- Trajectory 評分器把作者偏好的單一路徑寫成唯一正解。
- 修復方式
- 評必要必須成立的條件／禁止狀態轉移，允許等同條件的合法路徑。
- 下次怎麼避免
- 發布 gating 前，用多種通過的執行軌跡審 trajectory 斷言。
F4模型評判者偏愛流暢但不受支持的的說明文字。
- 先檢查
- 在盲測中隱藏文字格式，與確定性的證據檢查對照，審模型與人工的評分歧異。
- 可能原因
- 廣泛評分規準要 1 個非確定性的評分器同時評事實、規則、證據與呈現方式。
- 修復方式
- 事實檢查移回程式碼；評判者只評有標記的受限 subjective dimension。
- 下次怎麼避免
- 定期校準，保留評分歧異樣本，版本評判者提示詞／模型。
展示版之後
正式上線前的邊界
- 01版本任務、測試資料、資料集、模型設定、工具、規則、評分器與門檻。
- 02每個案例／試跑都重設外部狀態與快取。
- 03結果、允許執行軌跡事件、規則、預算與終止分開評。
- 04禁止操作效果等關鍵失敗使用不得以其他分數抵銷的驗收門檻。
- 05重複試跑報類別、一致性、尾端表現；有依據時再報信心水準上限。
- 06非確定性的評分器對人工標記校準，並稽核評分歧異。
- 07Redact 機密／私有推理，同時保留診斷事件關聯。
- 08事故、審查者修改與已接受的失敗轉成有負責人的回歸測試案例。
證據類型
資料來源與主張限制
資料來源只支撐本課標示的主張，不代表換一個系統也會得到相同結果。
- [1]評測 agent workflowtrace grading · 資料集 · 可重複的 eval 執行
OpenAI · 官方文件 · 2026-08-20
- [2]拆解 AI agent evals結果與軌跡評分 · 重複試跑 · 隔離的評測環境
Anthropic · 官方文件 · 2026-08-20
- [3]OpenAI 如何從每次互動改善客服production trace · 第一線回饋流程 · 持續建立 eval
OpenAI · 公開案例 · 2026-08-20
- [4]AI Risk Management Framework風險治理 · 衡量方式 · 營運責任
NIST · 官方文件 · 2026-08-20
延伸的 Tenten 資源