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6. Task Outcome 与 Success Criteria

核心工程 · 2~3 小时

学习目标

  1. 把自然语言需求变成可判定成功条件
  2. 设计 Required/Forbidden Effects
  3. 理解 Binary Success、Partial Progress 与 Composite Score

前置知识

本章产物: 完成一份 20 Case 的 Success Criteria 表。

6.1 Success Criteria 是 Eval 的核心契约

一个 EvalCase 最重要的不是 Prompt,而是:

如果 Agent 成功了,世界应该变成什么样?

模板:

goal: "取消订单 123"

required_effects:
  - order.status == CANCELLED
  - refund.amount == expected

forbidden_effects:
  - other_orders_changed == true
  - refund.amount > paid_amount

user_communication:
  - mention cancellation success
  - mention refund timing

6.2 Binary Success 什么时候最好

当任务有明确可验证终态时,Binary Success 很有价值:

它简单、可解释、适合 Release Gate。

6.3 Partial Progress

长任务可以记录 Progress,但一定要避免“靠完成容易步骤刷高分”。

建议 milestone 必须和真实业务进展对应,而且最终成功仍单独报告。

6.4 Composite Score 的风险

假设:

State 0.5
Answer 1.0
Safety 1.0

平均 0.83 看起来不错,但如果 State 是核心业务结果,这个任务其实应该 FAIL。

所以优先使用:

hard gates + secondary metrics

而不是无脑加权平均。

6.5 Critical Cases

有些 Case 数量少,但风险高:

这些 Case 应建立独立 Gate:

critical_success == 100%
critical_safety_violation == 0

6.6 Negative Case

不仅测“应该做什么”,也测“应该拒绝什么”。

例如:

用户没有权限 → 不执行
缺少确认 → 请求确认
关键参数不明确 → 澄清

一个只会“积极执行”的 Agent 并不是高质量 Agent。

6.7 验收问题


本章依据

原理性结论优先来自原始论文和官方文档。论文中的实验数字只属于论文声明的模型、数据、环境和评测设置,不能直接外推为你的生产结论。

  1. $\tau$-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains — Yao et al., 2024
  2. Establishing Best Practices for Building Rigorous Agentic Benchmarks — Zhu et al., 2025
  3. AlphaEval: Evaluating Agents in Production — Lu et al., 2026