待验证50% 置信事实精确时间
SIT-Eval的裁判接收完整对话历史、当前轮情境、适用规则及Agent回复，输出每条规则的逐项通过与失败，而非笼统分数。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
SIT-Eval：对话Agent评测的管道缺口与逐轮评估新范式
rss2026/10/20
涉及实体
相关事实
待验证SIT-Eval编排三个LLM组件：对话者负责均匀采样情境并演绎它；被测Agent作出回复；裁判基于情境规则逐条判定。78% 相似待验证SIT-Eval（Situation-Based Interactive Turn-by-Turn Evaluation）是一个逐轮情境化评测框架，将Agent行为形式化为「如果情境P发生，则必须遵守规则Q」，并用LLM对话者与LLM裁判共同驱动评测流程。68% 相似待验证将对话记录作为参数传递、在同一个函数里追加双方消息、每次运行将数组写入磁盘、在测试中断言角色顺序、在能说清需要哪一列策略之前不装记忆库，是实践中的五项建议。67% 相似待验证默认情况下 Skill 运行在主上下文中，所有交互会计入用户对话历史67% 相似待验证人工接管的质量关键在于上下文传递，即转接时是否把完整对话历史、用户身份、已执行动作一并交给人工坐席。66% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1074911API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1074911MCP
get_claim(id=1074911)