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邵猛整理 LangChain Agent Evals 常见问题 Cheatsheet

信息来源:X:邵猛 (@shao__meng)·
原始标题:针对 Langchain 团队发布的 Agent Evals 最常见问题解答,做一个 Cheatsheet 方便随时查看。

内容摘要

邵猛针对 LangChain 团队发布的 Agent Evals 常见问题解答,整理成一份便于随时查看的 Cheatsheet。内容涵盖从真实 trace 起步建立 10–20 条数据集、离线与在线两道评估闸门、代码优先于 LLM 裁判的评估器优先级、小模型裁判将成本降至 $0.34 vs Claude Sonnet 4.6 的 $28.17,以及基于 Harbor 的容器化 benchmark 与多轮对话、轨迹与终态评估等进阶问题。
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