evals

配置驱动的 Agent 评测,批量跑完直接看结果

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 评测安全 🍴 复刻 8 🐛 待处理 11 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 163
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

evals 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队Margin-Lab
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Go
GitHub 星标★ 163
上线时间2026-03-19 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积48.2 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-11-05
浏览次数0

项目介绍

evals 是一个用 Go 编写的智能体评测框架,主打快速、稳健与可配置。它面向需要评估 AI Agent 表现的开发者,把评测流程从零散脚本收敛为统一配置驱动的执行方式:通过配置文件定义评测任务、输入样本与判定逻辑,再批量运行并汇总结果,减少手工比对与重复劳动。核心能力包括可配置的评测用例组织、面向 Agent 行为的自动化执行与结果统计,以及借助 Go 的并发与编译型特性带来的较快执行速度和较低部署成本。适合在模型或 Agent 迭代过程中做回归验证,也适合团队搭建轻量的持续评测流水线。项目处于早期阶段,星标数量不多,接口与配置格式可能仍在演进,接入前建议先阅读示例并小规模试用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-05 · 当前星标 ★ 163

核心亮点

  • 用 Go 编写,编译为单一二进制,部署和 CI 集成成本低
  • 评测任务通过配置定义,改用例不用改代码,便于批量维护
  • 面向 Agent 行为评测,覆盖输入样本到结果汇总的完整流程

不足之处

  • 项目处于早期,接口与配置格式可能频繁变动
  • 星标与社区规模小,文档和示例丰富度有待观察

适用场景

  • Agent 提示词或工具调用逻辑改动后的回归评测
  • 模型版本切换时对比新旧版本在固定用例集上的表现
  • 在 CI 中接入自动化评测,拦截效果明显下降的提交

替代项目

promptfoo、OpenAI Evals、DeepEval

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