用 .NET 原生工具，给 AI Agent 做全面体检和红队测试。
AgentEval 是一个面向 .NET 生态的 AI Agent 评测工具包，旨在为 .NET 开发者提供与 Python 生态中 RAGAS、PromptFoo、DeepEval 等工具对标的能力。它主要解决 .NET 环境下 Agent 应用缺乏系统性评测手段的问题，覆盖工具调用验证、RAG 质量指标、随机性评估、模型对比等核心场景。AgentEval 深度集成 Microsoft Agent Framework (MAF) 和 Microsoft.Extensions.AI，提供从单元测试到红队演练的完整评测工作流，帮助开发者量化 Agent 的可靠性、安全性和性能。项目处于早期阶段，但定位清晰，直接填补了 .NET 在 Agent 评测领域的空白。
RAGAS、PromptFoo、DeepEval
AgentEval 是评测安全领域的开源项目，由 AgentEvalHQ 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 458 个项目，GitHub 星标数为 146。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证，完全免费，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：.NET开发者构建MicrosoftAgentFramework应用时进行质量验证。同类可对比的替代方案包括 RAGAS、PromptFoo、DeepEval。
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