[Agent的评估-03]利用LocalEvaluator自定义逻辑评估MAF Agent
MAF的Agent评估体系以IAgentEvaluator为核心作为该接口的三个原生实现之一LocalEvaluator运行我们在本地定义符合签名的委托来对AIAgent实施评估。原则上我们可利用这种方式实现任意评估逻辑。我们就来看看LocalEvaluator背后是如何驱动我们自定义的委托来评估指定的Agent。1. EvalCheck委托上述的用于评估Agent的委托类型为具有如下定义的EvalCheck。它的输入类型EvalItem是构成MAF Agent评估体系的三大核心元素之一实施评估所需的所有信息都包括其中在Agent的评估-02:MAF Agent评估系统三个核心要素中我们已经对这个类型进行了深入介绍这里就不再赘言了。publicdelegateEvalCheckResultEvalCheck(EvalItemitem);publicsealedrecordEvalCheckResult(boolPassed,stringReason,stringCheckName);利用EvalCheck实施评估的结果体现再返回的EvalCheckResult对象上这个记录类型包含如下三个属性Passed 评估是否通过Reason评估通过与否的原因CheckName 当前评估的名称一般用于简单描述进行哪方面的评估。2. EvalCheckResult向EvaluationMetric的转换通过Agent的评估-02:MAF Agent评估系统三个核心要素的介绍我们知道MAF的Agent评估体系利用AgentEvaluationResults来表示评估的结果具体针对某项指标的评估结果通过EvaluationMetric类型表示。作为EvalCheck委托评估结果的EvalCheckResult最终需要转换成EvaluationMetric对象并添加到EvaluationResult的Metrics字典中。staticEvaluationMetricConvert(EvalCheckResultevalCheckResult)newBooleanMetric(evalCheckResult.CheckName,evalCheckResult.Passed,evalCheckResult.Reason){InterpretationnewEvaluationMetricInterpretation{Rating(evalCheckResult.Passed?EvaluationRating.Good:EvaluationRating.Unacceptable),Failed!evalCheckResult.Passed}};上面定义的这个Convert方法基本上体现了EvalCheckResult向EvaluationMetric的转换规则。由于EvalCheckResult只能体现是否通过评估所有最终转换生成的是一个评估指标值类型为布尔类型的BooleanMetric对象EvalCheckResult对象的CheckName、Passed和Reason分别对应BooleanMetric的Name、Value和Reason属性。与此同时还会为BooleanMetric对象的Interpretation属性设置一个EvaluationMetricInterpretation对象对评估结果作进一步解释具体来说后者的两个属性会按照如下的规则进行设置Rating 如果EvalCheckResult的Passed属性为true返回EvaluationRating.Good否则返回EvaluationRating.UnacceptableFailedEvalCheckResult的Passed属性取反3. LocalEvaluator的评估流程如下所示的是LocalEvaluator类型的完整定义。可以看出它是对一组EvalCheck对象的封装Name属性固定返回LocalEvaluator实现的EvaluateAsync会将evalName参数默认设置为Local EvalpublicsealedclassLocalEvaluator:IAgentEvaluator{privatereadonlyEvalCheck[]_checks;publicstringNameLocalEvaluator;publicLocalEvaluator(paramsEvalCheck[]checks)_checkschecks;publicTaskAgentEvaluationResultsEvaluateAsync(IReadOnlyListEvalItemitems,stringevalNameLocal Eval,CancellationTokencancellationTokendefault(CancellationToken)){ListEvaluationResultlistnewListEvaluationResult(items.Count);foreach(EvalItemiteminitems){cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();EvaluationResultevaluationResultnewEvaluationResult();EvalCheck[]checks_checks;foreach(EvalCheckevalCheckinchecks){EvalCheckResultevalCheckResultevalCheck(item);evaluationResult.Metrics[evalCheckResult.CheckName]newBooleanMetric(evalCheckResult.CheckName,evalCheckResult.Passed,evalCheckResult.Reason){InterpretationnewEvaluationMetricInterpretation{Rating(evalCheckResult.Passed?EvaluationRating.Good:EvaluationRating.Unacceptable),Failed!evalCheckResult.Passed}};}list.Add(evaluationResult);}returnTask.FromResult(newAgentEvaluationResults(Name,list,items));}}实现在EvaluateAsync方法中的评估逻辑很简单遍历每个EvalItem并为之创建一个EvaluationResult对象后者Metrics属性填充的EvaluationMetric由对应的EvalCheckResult根据上述的规则转换而成。至于EvalCheckResult自然就是每个EvalCheck针对EvalItem实施评估的结果。4. 预定义EvalCheckMicrosoft.Agents.AI.EvalChecks类型利用定义的一系列静态方法创建了对应的EvalCheck委托我们可以直接拿来用。4.1 关键字验证EvalChecks利用如下所示的两个重载的KeywordCheck方法返回的EvalCheck用来验证Agent的响应文本是否包含指定的关键字。如代码所示我们可以利用caseSensitive参数控制字符串比较是否考虑大小写默认为大小写不敏感。只有响应文本包含所有指定的关键字才算是评估通过。publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckKeywordCheck(paramsstring[]keywords);publicstaticEvalCheckKeywordCheck(boolcaseSensitive,paramsstring[]keywords);}如果评估通过返回EvalCheckResult的Reason属性会说明所有的执行的关键字依次列出均已找到否则会列出缺失的关键字。EvalCheckResult的Name固定返回keyword_check。4.2 工具调用验证如果需要评估规则要求指定的工具集必须被调用则可以利用如下两个ToolCalledCheck方法重载mode参数表示的ToolCalledMode枚举提供了两个选项表示是要求指定的工具全部被调用还是说只需要其中有一个被调用就行默认为前者。具体验证的工具名称列表通过toolNames参数指定。publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckToolCalledCheck(paramsstring[]toolNames);publicstaticEvalCheckToolCalledCheck(ToolCalledModemode,paramsstring[]toolNames);}publicenumToolCalledMode{All,Any,}我们知道利用提供的对话历史提取调用过的工具只需要从消息的Contents属性中提取FunctionCallContent类型的内容就可以了所以ToolCalledCheck方法会采用这种方式提取调用过的工具名称列表。作为验证结果的EvalCheckResul以tool_called_check命名。如果不要求调用具体某个工具只要求有过工具调用就行。比如只注册了一个工具或者注册的工具具有很大的差异不太可能选错此时只需要有工具被调用就可以。这种情况可以使用如下这个ToolCallsPresent方法生成的EvalCheck委托。作为验证结果的EvalCheckResul以tool_calls_present命名。publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckToolCallsPresent();}通过Agent的评估-02:MAF Agent评估系统三个核心要素对EvalItem类型的介绍我们知道该类型定义了一个ExpectedToolCalls属性返回一组ExpectedToolCall对象用来设置希望LLM生成的工具调用。ExpectedToolCall不仅定义了希望调用的工具名名称还定义以希望传入的参数列表。如果需要进行这样的评估可以使用ToolCallArgsMatch方法返回的EvalCheck委托。作为验证结果的EvalCheckResul以tool_call_args_match命名。publicsealedclassEvalItem{publicIReadOnlyListExpectedToolCall?ExpectedToolCalls{get;set;}}publicrecordExpectedToolCall(stringName,IReadOnlyDictionarystring,object?Argumentsnull);publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckToolCallArgsMatch();}4.3 响应文本长度的验证如果不希望响应文本为空或者过短可以使用如下这个NonEmpty方法返回的EvalCheck委托参数minLength表示响应文本允许的最短长度。作为验证结果的EvalCheckResul以non_empty命名。publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckNonEmpty(intminLength1)}4.4 希望输出内容验证除了表示希望工具调用的ExpectedToolCalls属性EvalItem还定义了如下这个用来表示希望响应文本中包含的输出内容。如果希望完成对用的评估可以使用如下这个ContainsExpected方法返回的EvalCheck委托参数caseSensitive表示在进行字符串比较中是否考虑大小写默认为大小写不敏感。作为验证结果的EvalCheckResul以contains_expected命名。publicsealedclassEvalItem{publicstring?ExpectedOutput{get;set;}}publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckContainsExpected(boolcaseSensitivefalse)}4.4 多媒体内容验证在一些针对图像处理的应用场景中有时候要求对话历史中必须包含具有图片内容的消息这是可以使用HasImageContent方法生成的EvalCheck。因为EvalItem的HasImageContent属性对此做出判断所以评估是否通过完全取决于此属性的值。作为验证结果的EvalCheckResul以has_image_content命名。publicsealedclassEvalItem{publicboolHasImageContentthis.Conversation.Any(mm.Contents.Any(c(cisDataContentdcdc.HasTopLevelMediaType(image))||(cisUriContentucuc.HasTopLevelMediaType(image))));}publicstaticclassEvalChecks{publicstaticEvalCheckHasImageContent()}5. 实例演示下面的程序演示一个相对完整的例子。如代码所示我们为创建的Agent注册了两个工具函数GetLocationCode 根据城市名车查询位置代码GetWeather 根据城市位置代码获取实时天气。在调用Agent的EvaluateAsync扩展方法进行评估时我们使用了LocalEvaluator作为唯一的评估器 并指定了通过调用ContainsExpected、ToolCallArgsMatch、ToolCalledCheck和KeywordCheck方法创建的四个EvalCheck委托我们使用它们对工具调用和输出的内容进行评估。与ContainsExpected和ToolCallArgsMatch配套我们还指定了expectedOutput和expectedToolCalls两个参数。usingAzure.AI.Projects;usingDotNetEnv;usingMicrosoft.Agents.AI;usingMicrosoft.Extensions.AI;usingMicrosoft.Extensions.AI.Evaluation;usingOpenAI;usingSystem.ClientModel;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Text.Encodings.Web;usingSystem.Text.Json;usingSystem.Text.Json.Serialization;Env.Load();varapiKeyEnvironment.GetEnvironmentVariable(OPENAI_API_KEY)!;varendpointEnvironment.GetEnvironmentVariable(OPENAI_BASE_URL)!;ListAITooltools[AIFunctionFactory.Create(GetLocationCode,nameof(GetLocationCode)),AIFunctionFactory.Create(GetWeather,nameof(GetWeather))];varagentnewOpenAIClient(newApiKeyCredential(apiKey),newOpenAIClientOptions{EndpointnewUri(endpoint)}).GetChatClient(model:gpt-5.4-mini).AsIChatClient().AsAIAgent(tools:tools);varresultsawaitagent.EvaluateAsync(queries:[目前苏州天气如何?],evaluator:newLocalEvaluator(EvalChecks.ToolCallArgsMatch(),EvalChecks.ToolCalledCheck(nameof(GetLocationCode),nameof(GetWeather)),EvalChecks.KeywordCheck(晴,25)),expectedOutput:[晴],expectedToolCalls:[[newExpectedToolCall(nameof(GetLocationCode),newDictionarystring,object{{city,苏州}}),newExpectedToolCall(nameof(GetWeather),newDictionarystring,object{{locationCode,123456}})]]);varserializerOptionsnewJsonSerializerOptions{WriteIndentedtrue,EncoderJavaScriptEncoder.UnsafeRelaxedJsonEscaping};serializerOptions.Converters.Add(newJsonStringEnumConverter());Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(results.Items.Single().Metrics,serializerOptions));[Description(获取所在城市的位置代码)]staticstringGetLocationCode([Description(城市名称)]stringcity)123456;[Description(获取所在城市的实时天气)]staticstringGetWeather([Description(城市位置代码)]stringlocationCode)晴气温25摄氏度;我只输出包含在验证结果中最核心的评估指标。从如下的输出内容可看出与指定的四个EvalCheck委托对应的评估指标全部通过。{contains_expected:{$type:boolean,Value:true,Name:contains_expected,Reason:Response contains expected output: \晴\,Interpretation:{Rating:Good,Failed:false,Reason:null},Context:null,Diagnostics:null,Metadata:null},tool_call_args_match:{$type:boolean,Value:true,Name:tool_call_args_match,Reason:Tool call args match: 2/2\n GetLocationCode: args match\n GetWeather: args match,Interpretation:{Rating:Good,Failed:false,Reason:null},Context:null,Diagnostics:null,Metadata:null},tool_called_check:{$type:boolean,Value:true,Name:tool_called_check,Reason:All tools called: GetLocationCode, GetWeather,Interpretation:{Rating:Good,Failed:false,Reason:null},Context:null,Diagnostics:null,Metadata:null},keyword_check:{$type:boolean,Value:true,Name:keyword_check,Reason:All keywords found: 晴, 25,Interpretation:{Rating:Good,Failed:false,Reason:null},Context:null,Diagnostics:null,Metadata:null}}

相关新闻

自动化产线适配导热硅脂有哪些要求?燊桐启元量产级方案

自动化产线适配导热硅脂有哪些要求?燊桐启元量产级方案

自动化生产时代,导热材料不能只看导热参数,膏体流动性、触变稳定性直接决定流水线良率。很多电子工厂上线自动点胶设备后,发现普通导热硅脂出现拉丝、断胶、停机堵塞等问题。深圳市燊桐启元电子科技有限公司针对性开发量产自动化专用导热硅脂…

2026/10/14 16:52:43 阅读更多 →
org-web-tools进阶:使用capture-function自定义网页内容捕获规则的高级教程

org-web-tools进阶:使用capture-function自定义网页内容捕获规则的高级教程

org-web-tools进阶:使用capture-function自定义网页内容捕获规则的高级教程 【免费下载链接】org-web-tools View, capture, and archive Web pages in Org-mode 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/org-web-tools org-web-tools是一款专为Org-mod…

2026/10/9 4:02:49 阅读更多 →
Flutter无界约束

Flutter无界约束

约束理解 Flutter 中的约束是理解 Flutter 中布局工作方式的重要组成部分。 一般来说,布局是指小部件的大小及其在屏幕上的位置。任何给定小部件的大小和位置都受其父级约束;它不能具有任何它想要的大小,并且它不决定自己在屏幕上的位置。相反…

2026/10/18 13:07:49 阅读更多 →

最新新闻

Python入门配套教程PDF:从验货到自主产出的完整指南

Python入门配套教程PDF:从验货到自主产出的完整指南

简介:一份面向Python初学者的入门配套索引文档,由千锋教育课程资料整理而来,适合零基础或刚接触Python的读者快速获取系统学习路径。文档核心价值在于汇总了千锋Python课程体系的多条百度云下载链接,覆盖基础教程、高手晋级视频总…

2026/10/18 21:13:42 阅读更多 →
Drools 7.48规则引擎实战:轻量嵌入、DRL编写与热更新

Drools 7.48规则引擎实战:轻量嵌入、DRL编写与热更新

简介:本资源为 Drools 规则引擎 7.48.0 Final 正式发行版完整分发包,面向 Java 开发者、业务规则系统设计人员及企业级规则引擎实践者,适用于构建可维护、可解释的业务规则管理(BRMS)解决方案,如风控策略引…

2026/10/18 21:13:42 阅读更多 →
油井产量预测模型对比:LSTM/CNN/Attention与ARIMA实战源码解析

油井产量预测模型对比:LSTM/CNN/Attention与ARIMA实战源码解析

简介:面向油田生产优化与人工智能交叉场景,源码围绕油井生产动态预测任务,完整实现了多种深度学习模型的建模与对比,适合石油工程技术人员、数据挖掘工程师及深度学习初学者参考。压缩包共232个文件,约12.38MB&#xf…

2026/10/18 21:13:42 阅读更多 →
Drools 7.48.0.Final 环境搭建避坑指南:JDK11+、KIE Server 启动与 Maven 集成

Drools 7.48.0.Final 环境搭建避坑指南:JDK11+、KIE Server 启动与 Maven 集成

简介:本资源为 Drools 规则引擎 7.48.0 Final 正式发行版完整分发包,面向 Java 开发者、企业级规则系统设计人员及中间件集成工程师,用于构建可维护、可扩展的业务规则管理与执行环境。压缩包为标准 ZIP 格式,大小 64.01MB&#x…

2026/10/18 21:13:42 阅读更多 →
YOLOv11管道泄漏检测系统全流程开发实战

YOLOv11管道泄漏检测系统全流程开发实战

管道泄漏检测这个方向,我接触了好几年,说实话在工业现场对它的认知一直在刷新。最早以为泄漏检测就是装个流量计、传感器的事,后来真正做过图像识别类项目才明白,视觉方案在管道巡检场景里有不可替代的位置——不用停产、不用接触…

2026/10/18 21:13:42 阅读更多 →
宝塔Nginx安装lua-cjson实战:从编译到接入OpenResty全指南

宝塔Nginx安装lua-cjson实战:从编译到接入OpenResty全指南

1. 需求场景:为什么要在宝塔 Nginx 里用 lua-cjson如果你的业务里已经有 Lua 脚本在跑,或者你正在用 OpenResty 做接口网关,那“JSON 编解码”就是一个绕不开的基本功。很多流量处理逻辑需要在请求阶段把 body 读出来、转成 table、做字段判断…

2026/10/18 21:12:41 阅读更多 →

日新闻

基于GMM的语音识别系统原理与MATLAB实现详解

基于GMM的语音识别系统原理与MATLAB实现详解

说到基于高斯混合模型(GMM)的语音识别系统,很多人第一反应就是一堆数学公式,觉得门槛很高。但如果你真的在MATLAB里把它落地跑通,会发现核心其实就是三件事:把声音变成特征向量,用GMM给每个类别…

2026/10/18 0:00:55 阅读更多 →
数字图像处理入门:反白、灰度化、调色板修改与导出txt实践

数字图像处理入门:反白、灰度化、调色板修改与导出txt实践

数字图像处理这四个字听起来挺唬人,但落到具体操作上,无非就是让计算机按你的想法“摆弄”像素。我在一个模拟项目X里用了一套特别经典的基础处理流程:对图像做反白、改调色板、彩色转灰度,最后把像素数据导出成txt文件。单看每一…

2026/10/18 0:00:55 阅读更多 →
机器人大脑技术盘点:具身智能的感知、决策与数据闭环

机器人大脑技术盘点:具身智能的感知、决策与数据闭环

如果你的信息流最近也天天刷到“机器人大脑”这个词,你会发现一个很有意思的现象:每个人说的“大脑”根本不是同一个东西。有人指的是大语言模型,有人指的是运动控制系统,还有人指的是能理解物理世界的端到端模型。在2026年这个时…

2026/10/18 0:00:55 阅读更多 →

周新闻

基于GMM的语音识别系统原理与MATLAB实现详解

基于GMM的语音识别系统原理与MATLAB实现详解

说到基于高斯混合模型(GMM)的语音识别系统,很多人第一反应就是一堆数学公式,觉得门槛很高。但如果你真的在MATLAB里把它落地跑通,会发现核心其实就是三件事:把声音变成特征向量,用GMM给每个类别…

2026/10/18 0:00:55 阅读更多 →
数字图像处理入门:反白、灰度化、调色板修改与导出txt实践

数字图像处理入门:反白、灰度化、调色板修改与导出txt实践

数字图像处理这四个字听起来挺唬人,但落到具体操作上,无非就是让计算机按你的想法“摆弄”像素。我在一个模拟项目X里用了一套特别经典的基础处理流程:对图像做反白、改调色板、彩色转灰度,最后把像素数据导出成txt文件。单看每一…

2026/10/18 0:00:55 阅读更多 →
机器人大脑技术盘点:具身智能的感知、决策与数据闭环

机器人大脑技术盘点:具身智能的感知、决策与数据闭环

如果你的信息流最近也天天刷到“机器人大脑”这个词,你会发现一个很有意思的现象:每个人说的“大脑”根本不是同一个东西。有人指的是大语言模型,有人指的是运动控制系统,还有人指的是能理解物理世界的端到端模型。在2026年这个时…

2026/10/18 0:00:55 阅读更多 →

月新闻

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/18 0:55:02 阅读更多 →
Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/17 17:22:31 阅读更多 →
黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/18 12:16:16 阅读更多 →