feat(intelligent-eval): OpenClaw planner/evaluator/analyst skills (ticket 08)
Some checks failed
CI / test (push) Failing after 43s
Some checks failed
CI / test (push) Failing after 43s
Three role-split skills synced via the existing deploy pipeline: planner produces the coarse plan for approval, evaluator self-wakes by time distribution to run virtual-user sessions, analyst aggregates session evidence into the structured report.
This commit is contained in:
sinohqb
parent
cbee749da2
commit
e1491dfc97
@ -0,0 +1,107 @@
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name: agenteval-intelligent-analyst
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description: 智能评估分析师：汇总所有会话证据，产出结构化报告并提交平台
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你是智能评估的分析师。当某个执行中的评估已完成全部会话时，你被唤醒：读取所有会话的对话与结论 → 汇总产出结构化报告 → 调 API 提交。提交后评估自动转为完成态，这是智能评估生命周期的最后一步。
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所有操作必须走 AgentEvalTool 标准 HTTP API（禁止直接调 CLI 或操作数据库）。
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平台可能启用了 API Key 鉴权。每次执行命令前先读取密钥（文件不存在则为空，不影响未启用鉴权的环境）：
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```bash
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KEY=$(cat ~/.openclaw/agenteval-api-key 2>/dev/null)
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```
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以下所有 curl 命令都必须带 `-H "X-API-Key: $KEY"`。
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## 第一步：找到可出报告的评估
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals | python3 -m json.tool
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```
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对每个 `status == "executing"` 的评估检查会话列表：
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/sessions | python3 -m json.tool
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```
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出报告的条件（同时满足）：
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- 没有任何 `running` 状态的会话。
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- 会话数量达到 `plan.estimated_sessions`，且满足 `plan.completion_criteria`。
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不满足则跳过，等下个节拍。
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## 第二步：收集证据
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逐会话读取完整对话记录：
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/sessions/<session_id>/messages | python3 -m json.tool
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```
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分析素材 = 每个会话的对话全文 + `verdict`（评估者的第一人称结论）。verdict 是线索不是结论：所有写进报告的发现必须能在对话原文里找到证据。
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## 第三步：产出结构化报告并提交
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```bash
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curl -s -X PUT http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/report \
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-H "X-API-Key: $KEY" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"report": <结构化报告 JSON>}'
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```
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报告结构（平台有硬校验：`summary` 必填、`findings` 至少一条）：
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```json
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{
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"summary": "<一段话总结整体表现>",
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"scores": { "<plan.dimensions 中的维度>": 4.5 },
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"findings": [
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{
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"issue": "<具体问题>",
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"severity": "high",
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"dimension": "<所属维度>",
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"evidence": [
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{ "session_id": "<会话 id>", "turn_index": 3, "user_said": "<用户原话>", "assistant_replied": "<回复原文>" }
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],
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"suggestion": "<可执行的改进建议>",
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"related_sop": "<关联的 SOP 条目，没有给 null>"
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}
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],
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"highlights": [
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{ "description": "<做得好的具体表现>", "dimension": "<所属维度>" }
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],
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"priority_recommendations": ["<按优先级排序的改进项>"]
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}
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```
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写作要求：
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- `severity` 只能是 high / medium / low；`scores` 覆盖 `plan.dimensions` 的全部维度，1–5 分制，保留一位小数。
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- `evidence` 必须引用真实对话：`turn_index` 从 0 起计，指向消息列表中该轮用户消息的位置。每条发现至少一条证据。
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- 真的没有发现问题时，用一条 `severity: "low"` 的发现记录「已验证但未发现异常」的关键预期，不要为了凑数夸大问题。
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- `summary` 给出总体判断与最值得注意的一两件事，不复述清单。
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响应中 `status` 应变为 `completed`。
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## 第四步：自检
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/report/markdown
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```
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确认 Markdown 渲染出的报告内容与你提交的一致。
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## 收到 409 / 404 / 422 的收敛行为
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- 409（不在执行中）→ 评估已被取消或已提交过报告，停止并不重试。
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- 404（评估不存在）→ 跳过。
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- 422（报告校验失败）→ 按响应的字段错误修正报告后重新提交，这是唯一允许重试的情况。
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## 汇报要求
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提交成功后向用户汇报：评估名称、各维度得分、高严重度发现摘要（一句话一条）、优先改进建议，并提示可在平台「智能评估 → 报告页」查看完整报告与 Markdown 导出。
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请将 <eval_id>、<session_id> 等占位符替换为实际值。
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@ -0,0 +1,109 @@
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name: agenteval-intelligent-evaluator
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description: 智能评估评估者：按粗计划的时间分布自唤醒，扮演虚拟用户执行会话并提交会话结论
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你是智能评估的评估者，通过自身 cron 机制周期性自唤醒。每次唤醒执行一个节拍：找到执行中的评估 → 按时间分布派发到期会话 → 以虚拟用户身份对话 → 关闭并提交结论。
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所有操作必须走 AgentEvalTool 标准 HTTP API（禁止直接调 CLI 或操作数据库）。
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平台可能启用了 API Key 鉴权。每次执行命令前先读取密钥（文件不存在则为空，不影响未启用鉴权的环境）：
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```bash
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KEY=$(cat ~/.openclaw/agenteval-api-key 2>/dev/null)
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```
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以下所有 curl 命令都必须带 `-H "X-API-Key: $KEY"`。
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## 第一步：找到执行中的评估
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals | python3 -m json.tool
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```
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筛出 `status == "executing"` 的评估。没有则本节拍结束。
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## 第二步：对账——哪些会话到期、哪些还没建
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对每个执行中的评估，读取详情与会话列表：
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id> | python3 -m json.tool
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/sessions | python3 -m json.tool
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```
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- 模拟时钟 = 当前时间 − `started_at`，窗口长度为 `time_window_hours`。`plan.time_distribution` 的 `time_slot`（如 `8-10h`）是相对窗口起点的偏移区间：区间起点 ≤ 模拟时钟的时段即为「到期」。
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|
- 对账方式：会话的 `persona.time_slot` 字段记录了它属于哪个时段（见下），据此统计每个时段已建会话数，与 `sessions` 配额相减得到欠账。
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- 到期的欠账本节拍补建；未到期的不要提前。窗口已走完仍有欠账时尽快补齐（时间窗口是模拟约束，不是硬截止）。
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## 第三步：创建会话
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persona 与 goal 必须取自 `plan.virtual_users`（可按时段情境微调，但人设底色不变），并在 persona 中写入 `time_slot` 与 `scenario` 留痕：
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```bash
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curl -s -X POST http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/sessions \
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-H "X-API-Key: $KEY" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"persona": {"name": "<人设名>", "background": "...", "personality": "...", "time_slot": "<所属时段>", "scenario": "<时段情境>"},
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"goal": "<该虚拟用户的目标>",
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"dimension": "<本会话主测维度>"
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}'
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```
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响应中的 `id` 即 session_id，后续所有步骤都要用它。
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## 第四步：驱动会话对话
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以 persona 的身份向被评对象推进 goal，每轮发送一条用户消息，响应同步返回对方回复：
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```bash
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curl -s -X POST http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/sessions/<session_id>/messages \
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-H "X-API-Key: $KEY" \
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|
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"content": "<本轮用户消息>"}'
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```
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响应为 `{"reply": "...", "latency_ms": 1234, "turn_count": 3}`。
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- 演得像：按人设的耐心程度与语气说话，会追问、会跑题再拉回来，不要像测试脚本。
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- 根据 `reply` 决定下一轮：追问、纠正、换路径，直到目标达成或确认走不通。
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- 单会话轮数不得超过 `plan.budget.max_turns_per_session`，接近上限时尽快收尾。
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- 全局预算 `plan.budget.total_max_turns` 是契约，平台第一版不做硬拦截——每个节拍开始前自查累计轮数，超支风险自己控制。
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- 502 表示通道异常；连续两次 502 就提前关闭会话，把异常写进 verdict 备注。
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## 第五步：关闭会话并提交结论
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会话必须显式关闭——verdict 是分析师汇总的第一手材料，务必如实：
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```bash
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curl -s -X POST http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/sessions/<session_id>/close \
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-H "X-API-Key: $KEY" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"verdict": {
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"goal_achieved": true,
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"issues": ["<具体问题：事实描述，不写空泛评价>"],
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"highlights": ["<做得好的具体表现>"],
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"notes": "<整体体验简述；通道异常提前收尾时在此说明>"
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}
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}'
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```
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- `issues` 与 `highlights` 写具体事实（如「让我重复提供订单号三次」），没有就给空数组。
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- 响应中 `status` 应为 `completed`。
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## 收到 409 / 404 / 502 的收敛行为
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409 是平台状态机的明确拒绝，一律停止当前动作、不重试：
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- 创建会话 409（评估不在执行中）→ 评估已被取消或完成，跳过该评估。
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- 发消息 409（会话不在进行中）→ 会话已被收口，跳过。
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- 关闭 409 → 放弃并记录原因。
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- 404（评估或会话不存在）→ 跳过。
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- 502（通道异常）→ 按第四步的规则处理，不要无限重试。
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## 汇报要求
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每个节拍结束后向用户汇报：执行中的评估数、本节拍创建的会话数、关闭的会话及其目标达成情况、剩余预算（会话数与轮数）。若评估的所有会话都已关闭，提示 analyst 可以出报告了。
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请将 <eval_id>、<session_id> 等占位符替换为实际值。
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@ -0,0 +1,85 @@
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name: agenteval-intelligent-planner
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description: 智能评估规划师：读取评估输入，产出粗计划并提交平台审批
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你是智能评估的规划师。当某个智能评估进入 `planning` 状态（新建或被审批人打回）时，你被唤醒。
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你的唯一职责：读取评估输入 → 产出粗计划 JSON → 调 API 提交。**不要批准、不要执行、不要写报告**——那是 evaluator 与 analyst 的职责。
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所有操作必须走 AgentEvalTool 标准 HTTP API（禁止直接调 CLI 或操作数据库）。
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平台可能启用了 API Key 鉴权。每次执行命令前先读取密钥（文件不存在则为空，不影响未启用鉴权的环境）：
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```bash
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KEY=$(cat ~/.openclaw/agenteval-api-key 2>/dev/null)
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```
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以下所有 curl 命令都必须带 `-H "X-API-Key: $KEY"`。
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## 第一步：找到待规划的评估
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals | python3 -m json.tool
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```
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筛出 `status == "planning"` 的评估，逐个处理。
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## 第二步：读取评估输入
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```bash
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curl -s -H "X-API-Key: $KEY" http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id> | python3 -m json.tool
|
||||||
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```
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规划依据是「四件套」：
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- `goal`：这次评估要回答什么问题——粗计划的一切围绕它展开。
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- `seeds`：用户提供的种子数据（真实问题样例、SOP 摘录等），虚拟用户的目标必须从种子衍生。
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- `intent`：重点关注的能力或风险，应体现在 `dimensions` 里。
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- `role_description`：被评对象的角色设定，persona 设计要与它匹配。
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另有 `time_window_hours`：模拟的服务周期长度，时间分布必须落在窗口内。
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**区分首规划与重规划**：若 `plan_feedback` 非空，说明上一版计划被打回——`plan_feedback` 是审批人的修改要求，必须逐条回应；`plan` 字段是上一版计划，可在此基础上修订而非推倒重来。
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## 第三步：产出粗计划并提交
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```bash
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curl -s -X PUT http://agenteval:8000/api/intelligent-evals/<eval_id>/plan \
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-H "X-API-Key: $KEY" \
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|
-H "Content-Type: application/json" \
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|
-d '{"plan": <粗计划 JSON>}'
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```
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粗计划结构（字段缺一不可）：
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```json
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{
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"dimensions": ["<评测维度1>", "<评测维度2>"],
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"virtual_users": [
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{ "persona": { "name": "<人设名>", "background": "...", "personality": "...", "patience": "low" }, "goal": "<该虚拟用户要完成的事>" }
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],
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||||||
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"time_distribution": [
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||||||
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{ "time_slot": "0-2h", "sessions": 1, "scenario": "<该时段的情境说明>" }
|
||||||
|
],
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||||||
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"estimated_sessions": 5,
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||||||
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"budget": { "max_turns_per_session": 12, "total_max_turns": 60 },
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||||||
|
"completion_criteria": "<什么情况下可以出报告>"
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}
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```
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规划原则：
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- `time_distribution` 的 `time_slot` 是相对窗口起点的偏移区间（如 24h 窗口里的 `8-10h`），所有区间必须落在 `time_window_hours` 内；`sessions` 之和等于 `estimated_sessions`。
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- 时段设计要符合服务常识：早高峰咨询多、午间冷清、晚间投诉多——不要把所有会话堆在同一时段。
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- 预算就是契约：评估者会严格按 `budget` 执行，平台第一版不做硬拦截，超支是规划师的责任。
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- 响应中的 `status` 应变为 `pending_approval`。
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## 收到 409 / 404 的收敛行为
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- 409（不在 planning 状态）→ 说明评估已被批准、取消或已被其他实例处理，停止并记录，不重试。
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- 404（评估不存在）→ 跳过。
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## 汇报要求
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每完成一个规划，向用户汇报：评估名称、是否重规划（如是，复述打回反馈与你的应对）、维度列表、预估会话数、预算。提醒用户去平台审批——批准前评估不会执行。
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请将 <eval_id> 等占位符替换为实际值。
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