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评测双轨 · MVP 与商用对照 ​

日期:2026-09-06 · 修订:2026-10-09 · 用途:学员一页纸(先过哪条轨)
口径:流程与业界双轨对齐(离线门禁 + 线上回流);题量可少,环节齐全。自动化加深(抽检引擎/Span)仍按信号后置
配套:评测中心操作手册


0. 开场 30 秒(两边相同) ​

测评不是「跑一次分」一件事,而是两条轨道:

轨道何时题从哪来过关意味着什么
发布前 · 黄金集Agent 还没(或不能)标已发布产品设计阶段的场景包 × 期望要点这版可以上
发布后 · 回归池已上线线上坏样本 / 低分,人审后入集上线后没变差 / 新坑可复测

口播钉死一句:黄金集稳、少改;回归池活、跟着线上长;坏样本绝不无审灌黄金集。


1. 同一流程上的「谁做人 / 谁做机」 ​

流程骨架 MVP = 商用;差别只在自动化深度与拦截硬度。

环节MVP(可演示 · 已实现)商用完整版(只设计 · 未实现)
看见怎么走会话级 _turn_trace(exec_path / model 等)Span 树、节点 IO、OTel、跨服务检索
跑答pipeline_live 批量跑;机评 / Judge 只建议同左 + 多环境矩阵、定时回归、interactive 多轮自动化
终裁人 pass/fail;可先采纳建议再抽检人仍守门;抽检策略 / 教练分权 / 队列状态机减负
入回归池质量报告 人点「加入评测集」+ 补期望规则建议入队 → 人批;可半自动进回归池(黄金集仍禁无审)
发布拦截Agent 改「已发布」时 API 硬拦(查黄金集人终裁)再拦 git / CI / remote-deploy;豁免流;沙箱可发 / 生产必过
门禁口径人确认 pass ≥ 阈值(小悦样板 26/30,含教学复合剧本)同左 + 多数据集策略、环境分级

讲课强调:MVP 人工多 = 正确(机器扛量、人守门),不是半成品借口。


2. 课堂怎么演示(对着 Flow) ​

  1. 发布前(离线门禁):评测中心 → 黄金集冻结版 → Run(选 live)→ 标注台终裁 →(可选)门禁脚本 → 试把 Agent 设「已发布」(未过应被拦)。
  2. 发布后(线上回流):评测中心 Tab「线上回流」看双轨步骤 → 质量报告低分「加入评测集」→ 只进回归池 → 回到「线上回流」见入集样本(或演示种子 OL-01~10)→ 冻结 → 回归 Run → 终裁。
  3. 对照一句:流程已双轨对齐;若上商用加深,会多「Span 点开哪一跳 / 队列自动建议 / deploy 硬拦」——自动化深度后置,流程不缺。

3. 商用版理论补齐(口述即可,不进排期) ​

能力块设计意图再开信号(工程)
Span / OTel归因从「猜链路」变成「点节点」复盘反复卡在「哪一跳」
抽检 / 分权日活上来后人审扛不住半自动入集已用顺且缺人手
deploy/CI 硬拦防止「Flow 过了、脚本绕过」Agent 状态门禁已成习惯 ≥1~2 发版周期
豁免 / 多环境热修与生产变更可审计有正式变更委员会时

默认永不做:无审自动写入黄金集。


4. 学员带走的三句话 ​

  1. 测评 = 黄金集过关 + 回归池防回退。
  2. 我们平台 MVP 已跑通流程;商用是更深的观测与更硬的发布治理。
  3. 人终裁不过关 = 不能发布;线上坏样本进回归池,不污染黄金集。

5. 相关材料 ​

晨悦 AI 实践手册