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假 provider 测不出的两个 bug:我把真模型接进 Agent 验收的第一天
假 provider 测"实现和设想一致",真模型测"设想和模型理解一致"——两者不是精度差别,是维度差别,谁也替不了谁。错误信息的读者是下一个轮次的模型——写的时候要按它会怎么推断来写,而不是按人怎么读来写。空转的判据是"有没有换思路",不是"错得重不重"——策略性失败没有错误码,只有行为。这一版的数字:168 个离线用例全绿、为 0、冒烟 7 场景约 3 秒、真机端到端 4 场景。真机上那个"
模型不打分,代码打分:Agent 评测平台的六维评分与数据飞轮
层一期二期演进服务框架Python 标准库 http.serverFastAPI存储PostgreSQL队列进程内同步执行模型适配Mock/echo 可插拔Ollama/OpenAI/Anthropic 统一适配层部署systemd + nginx 子路径评测平台的瓶颈从来不在框架,在评测集的质量。标准库 + 单文件 SQLite 意味着 2C4G 的内网机器就能跑,500 用例规模一次评测 5
多个 Agent 同时写一张表怎么办:多 Agent 数据一致性的分层防线
多个 Agent 同时写一张表,听谁的?四个根因、七层防线:黑板+乐观锁、状态机、幂等、Saga、队列串行化、审批门、记忆一致性。
到底了







