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多智能体评估难题：当「多个 Agent 协作」要被打分
协作 Agent 的评估不再只是单模型评测——需要多体指标与失败归因。
AIAI评测 编辑部
一句话结论
多智能体系统进入落地期后，「评估」成为最难的问题之一：单模型评测只看「输出质量」，而多 Agent 想知道「协作得好不好、失败该怪谁」——需要多体指标（目标完成率、分工效率、冲突率）与跨 Agent 失败归因。
三个关键点
1. 为什么难
组合爆炸：N 个 Agent 的交互路径、依赖故障传播、单 Agent 与协作品质混在一起——「总失败」很难定位到「哪个环节」。
2. 可行的三层评估
任务级（整体目标达成率）、协作级（分工/等待/冲突）、单体级（各 Agent 独立表现）——先分三层，再联动归因。
3. 实践建议
给每个跨 Agent 步骤留可追溯 ID（谁调用了谁、结果如何），评估夹到「生产 + 回放」——可复现是评估的前提。
💡 常见问题
多智能体评估有标准基准吗？▾
领域在早期：有协作任务基准（如多体博弈/组织模拟），但无统一行业标准——项目内自建为主。
先评估什么最重要？▾
先测「目标完成率 + 失败可归因」，再优化协作效率——能复盘比分数好看更重要。