evals

给 AI Agent 做统一考试,改一版测一版

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 78 🐛 待处理 136 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 250
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,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strands-agents
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agentic,agentic-ai,ai,evaluation,machine-learning,python,strands-agents
GitHub 星标★ 250
上线时间2025-07-31 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积1.7 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-14
浏览次数2

项目介绍

evals 是一个面向 AI Agent 与 LLM 应用的综合评测框架,用 Python 编写,核心目标是解决大模型应用上线前缺乏统一、可复现评测标准的问题。它提供从数据集加载、任务编排、指标计算到结果对比的完整流水线,支持对 Agent 的多步推理、工具调用、最终答案质量进行端到端打分,而不仅是单轮问答准确率。框架内置多种常见评测指标与 LLM-as-Judge 模式,允许自定义评分器与数据集,方便团队把评测接入 CI,持续跟踪模型或提示词改动带来的效果波动。项目与 strands-agents 生态相关,适合需要系统化衡量 Agent 行为、做版本回归和选型对比的开发者,目前处于早期阶段,星标约 194。

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 2026-09-14 · 当前星标 ★ 250

核心亮点

  • 覆盖 Agent 多步推理与工具调用等端到端评测,不止单轮问答
  • 支持自定义数据集、评分器与 LLM-as-Judge,可接入 CI 做回归
  • Python 实现,与 strands-agents 生态衔接,便于融入现有工程

不足之处

  • 项目处于早期,星标较少,生态与社区案例有限
  • 内置指标与文档完善度可能不足,复杂 Agent 场景需自行扩展

适用场景

  • Agent 提示词或工具链改动后做版本回归对比
  • 模型选型时横向评测多个 LLM 在相同任务上的表现
  • 把评测流程接入 CI,持续监控线上 Agent 质量波动

替代项目

promptfoo、DeepEval

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