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binder-agent-eval

当需要在相同的阶段输入上评测 LLM agent 的结构化决策、或对比多个 provider 的决策质量时使用;对应 openbinder evaluate-agent(--provider/--compare/--case)与 openbinder provider doctor。典型触发语:"用 mock provider 跑一遍 decision case 评测""对比一下几个 provider 在同一批 case 上的表现""先 doctor 一下 minimax 配置通不通"。同义场景:agent 评测、decision evaluation、visible/hidden 分层、泄露检查、provider 对比、冻结决策。

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Datos de origen

Repositorio
MiniMax-AI/MiniMax-Code-Plugins
Última actividad en el origen
25 de agosto de 2026 a las 02:52
Idioma detectado de SKILL.md
chino
Estrellas
11
Forks
10

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name
binder-agent-eval
description
当需要在相同的阶段输入上评测 LLM agent 的结构化决策、或对比多个 provider 的决策质量时使用;对应 openbinder evaluate-agent(--provider/--compare/--case)与 openbinder provider doctor。典型触发语:"用 mock provider 跑一遍 decision case 评测""对比一下几个 provider 在同一批 case 上的表现""先 doctor 一下 minimax 配置通不通"。同义场景:agent 评测、decision evaluation、visible/hidden 分层、泄露检查、provider 对比、冻结决策。
argument-hint
[--provider mock|replay|anthropic|minimax|--compare a,b --case <cases.json> --out <dir>]
metadata
{"domains":["protein-binder","llm-evaluation","leakage-control"],"last_reviewed":"2026-08-20"}
# binder-agent-eval:agent 决策评测与 provider 对比 ## 目的 让 MiniMax、Claude、ReplayProvider、MockProvider 在**完全相同的阶段输入**上产出结构化 JSON 决策,然后按协议遵守、证据使用、编造信号、不确定性处理、与 recorded decision 的字段级一致、token 与成本逐项评分。它回答的是"研究决策能力"的可比性,不是蛋白模型能力——本仓库永远不评测也不重跑任何蛋白模型。 ## 前置检查 1. case 文件就绪(如 `evals/decision-cases.json`):每个 case 显式分 `visible`(可以进 prompt)与 `hidden`(仅评分侧:recorded decision、wet-lab 标签、final rank、每 case 唯一的 `TRAP-` 陷阱 token)。 2. 选 provider: - `mock` / `replay`:**完全离线**,不需要任何环境变量;replay 的决策直接取自 case 文件 hidden 半的 recorded decision(评分通道,永不进 prompt); - `anthropic` / `minimax`:需要 `OPENBINDER_LLM_*` 环境变量与网络;配置缺失时 CLI 打印结构化 JSON 错误并 exit 2——**不设默认 endpoint/model/key**。MiniMax 的能力以 `provider doctor` 实测为准,不预设。 3. 联网 provider 先体检:`openbinder provider doctor --provider minimax [--json]`(配置完整性、可达性、模型接受度、JSON 输出、长 prompt、usage 上报、超时与错误结构;任何 fail 或缺配置 exit 2)。 4. 产物落盘:`output/binder-agent-eval/<slug>/<timestamp>/`。"evaluation plan complete" 是五个人工 stage gate 之一:评测方案(case 集、provider 名单、评分维度)先经 stage-gate 批准再跑。stage-gate 技能来自 openscience 插件;未安装时直接向用户确认评测方案后再跑即可。 ## 1 · 泄露红线(先于一切) - `build_request` 在类型层面不接收 hidden 参数;泄露守卫在**任何模型调用之前**扫描组装好的 prompt:TRAP token、recorded action/prose、wet-lab/rank JSON 片段,命中即 `LeakageError`,CLI **exit 3** 并打印泄露细节; - exit 3 是红线事件:停止、报告、排查 prompt 组装链路,**不得**删掉陷阱 token 重跑来"通过"。 ## 2 · 冻结先于评分 每个决策在读入任何 recorded decision 之前,先冻结到 `frozen/<case_id>__<provider>.json`(含 SHA-256 摘要)。评分永远针对冻结件,不接受"评分时再补一口"的决策。 ## 3 · 执行评测 ```bash # 离线单 provider openbinder evaluate-agent --provider mock --case evals/decision-cases.json --out output/binder-agent-eval/<slug>/<timestamp>/ # 多 provider 对比(逐provider顺序跑,合并一份报告) openbinder evaluate-agent --compare replay,mock --case evals/decision-cases.json --out <dir> ``` - 启发式评分覆盖:JSON 合法性、协议违反、证据覆盖、不确定性承认(token 集 Jaccard)、编造信号、与 recorded decision 的字段级一致;**不可计算的 case 排除并披露数量,永不猜测**; - 终止性非法输出记为 `invalid_output`,最多 2 次格式修复重试,不进入正式结果;越界 evidence ID 记为协议违反而非静默丢弃; - 产物:`agent-comparison-report.md` + `agent-eval-results.json`,含固定的 Method-and-limitations 节、无墙钟时间——相同输入 byte-identical。 ## 输出模板 ```markdown ## 决策评测结果:<case 文件> × <provider 名单> - 每 provider:case 数、invalid_output 数、各评分维度要点 - 冻结件:frozen/ 目录(SHA-256 已记录) - 泄露守卫:通过(未命中任何 TRAP/recorded 片段)/ exit 3 红线详情 - 不可计算 case:<n 个,已排除并披露> - 局限:复述报告中的 Method-and-limitations 要点(离线对照 ≠ 真实模型能力) ``` ## 本技能不做什么 - 不评蛋白模型:评的是**研究决策**,不声称任何模型会设计 binder。 - 不泄露 hidden:任何把 hidden 内容带进 prompt 的做法都是红线,无例外。 - 不猜缺失配置:缺 env 就 exit 2,不造默认 key/endpoint。 - 不把 mock/replay 的对照结果表述成真实模型的能力结论。 ## 收尾与下一步 - 报告每 provider 的评分要点、冻结件位置与不可计算 case 数;联网 provider 结果标注模型标签与成本。 - 下一步通常是 binder-ranking-audit 或 binder-report(把评测产物纳入最终报告束,内容归类为 `model-generated`)。
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