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12. Trajectory 与 Planning Evaluation

高级 Evaluator · 3~5 小时

学习目标

  1. 理解什么时候需要评执行轨迹
  2. 区分严格轨迹匹配与约束式评测
  3. 识别循环、冗余、违规和恢复行为

前置知识

本章产物: 为一个长任务定义 Trajectory Constraints 和 Failure Tags。

12.1 最终成功并不能覆盖过程质量

场景:

必须先获得用户确认
        ↓
才能执行转账

Agent 如果先转账再问“确认吗?”,最终状态可能正确,但过程违反政策。

所以需要:

Outcome Eval + Trajectory Eval

12.2 不要过度规定“唯一正确路径”

错误:

expected:
 search → read → calculate → answer

实际另一条路径:

read cached data → calculate → answer

也可能完全正确。

更好的方式是约束:

must:
  - verify_permission before transfer
must_not:
  - use_admin_tool
max:
  tool_calls: 12

12.3 Trajectory Event Model

建议统一事件:

Message
ToolCall
ToolResult
StateChange
Retry
Approval
Error
SubAgentStart
SubAgentEnd
Artifact

这样 Evaluator 不依赖某个 Agent Framework 的内部对象。

12.4 典型指标

Loop Rate

连续重复相同/等价动作。

Redundant Tool Call Rate

可复用已有信息,却重复请求。

Policy Violation

动作顺序或工具违反政策。

Recovery Success

故障后是否进入正确替代路径。

Progress

是否逐渐接近目标。

12.5 Planning Quality 的陷阱

不要把“写出来的计划看起来漂亮”当作规划能力。

真正的 Planning Eval 应关心:

12.6 Trajectory Judge

当规则难以编码时,可以用 Judge 看:

但必须给 Judge 结构化事件和明确 Rubric,而不是整段超长 transcript + “请打分”。

12.7 Failure Attribution

建议 Failure Taxonomy:

goal_understanding
planning
tool_selection
argument_grounding
tool_execution
result_interpretation
policy
recovery
loop
answer
environment

一条 Run 可以多标签。

12.8 验收问题


本章依据

  1. AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents — Ma et al., 2024
  2. Agent-as-a-Judge: Evaluate Agents with Agents — Zhuge et al., 2024
  3. Evaluation and Benchmarking of LLM Agents: A Survey — Mohammadi et al., 2025