Unverified50% confidenceSolutionExact time
判定任务成功的常见方式包括基于规则的启发式判断、使用另一个 LLM 作为评判者（LLM-as-a-judge）打分、以及人工标注的黄金集合对比
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9/21/2026
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Unverified对于需要审查完整轨迹的复杂Skill，可以引入LLM as a Judge配合评分标准（rubric）来判断通过或失败78% similarVerified业界普遍采用黄金测试集方法评估提示词，用LLM-as-Judge或人工评分量化效果变化78% similarVerified智能体评估的主流方案包括LLM-as-Judge、轨迹匹配和结果验证76% similarUnverifiedAgent评测需应对非确定性输出，通常结合规则匹配、LLM-as-Judge和人工标注多种方式75% similarUnverified基于规则的确定性评估框架相比LLM-as-Judge方法，在可重复性和可解释性方面具有优势，每条规则都是二元判断，不受评估模型本身偏差的影响75% similar
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