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feat(report): 上线验收报告 go/no-go 结论
新增纯函数模块 evaluation/go_no_go.py，基于 RunSummary 指标自动生成 go/no-go/conditional 三级结论。 - AcceptanceCriteria 模型：judged_pass_rate_min、pass_rate_min、avg_latency_max_ms - GoNoGoVerdict 模型：decision、summary、criteria_results - evaluate_go_no_go() 纯函数：接收 summary dict + criteria -> 返回 verdict - 集成到 generate_report()，报告 dict 自动附带 go_no_go 字段 - 三级结论：go（全部达标）、no_go（核心未达标）、conditional（有风险） - 新增 9 项单元测试（642 tests passed） Closes #20
2026-08-25 06:31:42 +00:00 · 2026-08-25 14:28:55 +08:00 · 2026-08-25 14:22:54 +08:00
4 changed files with 662 additions and 10 deletions
--- a/backend/agenteval/evaluation/go_no_go.py
+++ b/backend/agenteval/evaluation/go_no_go.py
@ -0,0 +1,137 @@
+"""Go/No-Go acceptance verdict for evaluation runs."""
+
+from datetime import datetime, timezone
+from typing import Any, Optional
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+
+class AcceptanceCriteria(BaseModel):
+    """Acceptance criteria for go/no-go verdict."""
+
+    judged_pass_rate_min: float = Field(default=0.95, description="Minimum judged pass rate (0-1)")
+    pass_rate_min: float = Field(default=0.90, description="Minimum overall pass rate (0-1)")
+    avg_latency_max_ms: Optional[float] = Field(default=None, description="Maximum average latency in ms")
+    availability_min: Optional[float] = Field(default=None, description="Minimum availability (0-1), for campaign level")
+
+
+class CriterionResult(BaseModel):
+    """Result of checking a single criterion."""
+
+    criterion: str = Field(description="Criterion name")
+    threshold: float = Field(description="Threshold value")
+    actual: float = Field(description="Actual value")
+    passed: bool = Field(description="Whether the criterion passed")
+    detail: str = Field(default="", description="Human-readable detail")
+
+
+class GoNoGoVerdict(BaseModel):
+    """Go/No-Go verdict for an evaluation run."""
+
+    decision: str = Field(description="go | no_go | conditional")
+    summary: str = Field(description="Human-readable summary")
+    criteria_results: list[CriterionResult] = Field(default_factory=list)
+    generated_at: datetime = Field(default_factory=lambda: datetime.now(timezone.utc))
+
+
+def evaluate_go_no_go(
+    summary: dict[str, Any],
+    criteria: AcceptanceCriteria | None = None,
+) -> GoNoGoVerdict:
+    """Evaluate go/no-go verdict based on run summary and acceptance criteria.
+
+    Args:
+        summary: Run summary dict with keys like judged_pass_rate, pass_rate, avg_latency_ms
+        criteria: Acceptance criteria. If None, uses defaults.
+
+    Returns:
+        GoNoGoVerdict with decision, summary, and criteria results.
+    """
+    if criteria is None:
+        criteria = AcceptanceCriteria()
+
+    results: list[CriterionResult] = []
+
+    # Check judged pass rate (only if present in summary)
+    judged_pass_rate = summary.get("judged_pass_rate")
+    if judged_pass_rate is None:
+        judged_pass_rate = summary.get("pass_rate")
+    if judged_pass_rate is not None:
+        passed = judged_pass_rate >= criteria.judged_pass_rate_min
+        results.append(CriterionResult(
+            criterion="judged_pass_rate",
+            threshold=criteria.judged_pass_rate_min,
+            actual=judged_pass_rate,
+            passed=passed,
+            detail=f"判定型通过率 {judged_pass_rate*100:.1f}% {'>=' if passed else '<'} {criteria.judged_pass_rate_min*100:.0f}%",
+        ))
+
+    # Check overall pass rate (only if different from judged and present)
+    pass_rate = summary.get("pass_rate")
+    if pass_rate is not None and pass_rate != judged_pass_rate:
+        passed = pass_rate >= criteria.pass_rate_min
+        results.append(CriterionResult(
+            criterion="pass_rate",
+            threshold=criteria.pass_rate_min,
+            actual=pass_rate,
+            passed=passed,
+            detail=f"全量通过率 {pass_rate*100:.1f}% {'>=' if passed else '<'} {criteria.pass_rate_min*100:.0f}%",
+        ))
+
+    # Check average latency
+    avg_latency_ms = summary.get("avg_latency_ms")
+    if avg_latency_ms is not None and criteria.avg_latency_max_ms is not None:
+        passed = avg_latency_ms <= criteria.avg_latency_max_ms
+        results.append(CriterionResult(
+            criterion="avg_latency_ms",
+            threshold=criteria.avg_latency_max_ms,
+            actual=avg_latency_ms,
+            passed=passed,
+            detail=f"平均延迟 {avg_latency_ms:.0f}ms {'<=' if passed else '>'} {criteria.avg_latency_max_ms:.0f}ms",
+        ))
+
+    # Check availability (for campaign level)
+    availability = summary.get("overall_availability") or summary.get("availability")
+    if availability is not None and criteria.availability_min is not None:
+        passed = availability >= criteria.availability_min
+        results.append(CriterionResult(
+            criterion="availability",
+            threshold=criteria.availability_min,
+            actual=availability,
+            passed=passed,
+            detail=f"可用性 {availability*100:.1f}% {'>=' if passed else '<'} {criteria.availability_min*100:.0f}%",
+        ))
+
+    # Determine overall decision
+    if not results:
+        return GoNoGoVerdict(
+            decision="conditional",
+            summary="无可用指标进行评估",
+            criteria_results=[],
+        )
+
+    all_passed = all(r.passed for r in results)
+    if all_passed:
+        decision = "go"
+        main_metric = results[0]
+        summary_text = f"通过率 {main_metric.actual*100:.0f}%，达标，建议上线"
+    else:
+        # Check if core metrics (pass rate) failed
+        core_failed = any(
+            not r.passed and r.criterion in ("judged_pass_rate", "pass_rate", "availability")
+            for r in results
+        )
+        if core_failed:
+            decision = "no_go"
+            failed_metrics = [r for r in results if not r.passed]
+            summary_text = f"核心指标未达标（{', '.join(r.criterion for r in failed_metrics)}），不建议上线"
+        else:
+            decision = "conditional"
+            risky_metrics = [r for r in results if not r.passed]
+            summary_text = f"部分指标达标，存在风险项（{', '.join(r.criterion for r in risky_metrics)}），建议修复后复测"
+
+    return GoNoGoVerdict(
+        decision=decision,
+        summary=summary_text,
+        criteria_results=results,
+    )
--- a/backend/agenteval/evaluation/report.py
+++ b/backend/agenteval/evaluation/report.py
@ -12,6 +12,7 @@ from typing import Any, Optional
 from sqlmodel import Session

 from agenteval.evaluation.case_verdict import build_case_evidence, resolve_case_verdicts
+from agenteval.evaluation.go_no_go import evaluate_go_no_go
 from agenteval.evaluation.metrics import aggregate_runs
 from agenteval.evaluation.report_render import render_html, render_json, render_markdown
 from agenteval.models import Campaign, EvalRun, RunStatus, RunSummary
@ -103,6 +104,21 @@ def generate_report(run_id: str, session=None) -> dict[str, Any]:
    if judged_pass_rate is None and judged_total > 0:
        judged_pass_rate = round((passed_cases - connectivity_count) / judged_total, 4)

+    summary_dict = {
+        "total_cases": total_cases,
+        "passed_cases": passed_cases,
+        "failed_cases": summary.failed_cases,
+        "total_rules": summary.total_rules,
+        "passed_rules": summary.passed_rules,
+        "pass_rate": summary.pass_rate if summary.pass_rate is not None else 0.0,
+        "connectivity_cases": connectivity_count,
+        "judged_pass_rate": judged_pass_rate,
+        "avg_latency_ms": summary.avg_latency_ms,
+    }
+
+    # Generate go/no-go verdict
+    verdict = evaluate_go_no_go(summary_dict)
+
    return {
        "run_id": run.id,
        "target_id": run.target_id,
@ -114,16 +130,8 @@ def generate_report(run_id: str, session=None) -> dict[str, Any]:
        "status": run.status.value,
        "started_at": iso_utc(run.started_at),
        "completed_at": iso_utc(run.completed_at),
-        "summary": {
-            "total_cases": total_cases,
-            "passed_cases": passed_cases,
-            "failed_cases": summary.failed_cases,
-            "total_rules": summary.total_rules,
-            "passed_rules": summary.passed_rules,
-            "pass_rate": summary.pass_rate if summary.pass_rate is not None else 0.0,
-            "connectivity_cases": connectivity_count,
-            "judged_pass_rate": judged_pass_rate,
-        },
+        "summary": summary_dict,
+        "go_no_go": verdict.model_dump(mode="json"),
        "cases": cases,
    }

--- a/research/go-no-go-report.md
+++ b/research/go-no-go-report.md
@ -0,0 +1,369 @@
+# Go/No-Go 验收报告技术方案
+
+> Ticket: [#20](https://git.solahqb22.cn/solahqb/AgentEvalTool/issues/20)
+> Wayfinder: [#13](https://git.solahqb22.cn/solahqb/AgentEvalTool/issues/13)
+> 日期: 2026-07-15
+
+---
+
+## 1. 现有报告能力分析
+
+### 1.1 报告体系概览
+
+系统当前有三套独立的报告生成管线：
+
+| 报告类型 | 生成入口 | 渲染输出 | API 端点 |
+|---------|---------|---------|---------|
+| **单次运行报告** | `evaluation/report.py::generate_report()` | HTML / JSON / Markdown | `GET /api/reports/{run_id}` |
+| **活动周期报告** | `evaluation/report.py::generate_campaign_report()` | JSON dict + Markdown | `GET /api/campaigns/{id}/report` |
+| **智能评估报告** | `intelligent_eval/report.py::render_report_markdown()` | JSON + Markdown | `GET /api/intelligent-evals/{id}/report` |
+
+### 1.2 单次运行报告（Run Report）
+
+**数据源**：`RunSummary` 模型（`models.py`），由 `build_run_summary()` 在引擎执行完毕后一次性写入。
+
+**已有指标**：
+- `total_cases` / `passed_cases` / `failed_cases` -- 用例级计数
+- `pass_rate` -- 含连通用例的全量通过率
+- `judged_pass_rate` -- 剔除连通用例后的判定型通过率
+- `total_rules` / `passed_rules` -- 规则级计数
+- `avg_latency_ms` -- 平均延迟
+- `case_outcomes` -- 每个用例的 passed/connectivity 权威判定
+
+**结论性判断现状**：**无**。报告只呈现原始数字，不做任何阈值比对。HTML 模板只有四个统计卡片（用例总数、通过用例、规则总数、规则通过率），没有"达标/不达标"标记。Markdown 输出同理，只列数据表格。
+
+### 1.3 活动周期报告（Campaign Report）
+
+**已有指标**：
+- `overall_pass_rate` / `overall_availability` / `avg_latency_ms` -- 整窗聚合
+- `time_trend` -- 12 时段分桶的通过率/可用性/时延趋势
+- `capability_summary` -- 按场景分组的指标汇总
+- 智能分析（LLM 诊断）：总体结论 + 问题清单 + 改善建议
+- 周期对比：基线 vs 本期的指标 delta + 趋势叙述
+
+**结论性判断现状**：**部分**。智能分析的 `overall` 字段包含 LLM 生成的叙述性结论（如"整体表现稳定，建议关注场景 X 的退化"），但这是自然语言判断，不是机械的 go/no-go 判定。没有可配置的阈值比对逻辑。
+
+### 1.4 智能评估报告（Intelligent Eval Report）
+
+**已有指标**：
+- `scores.overall` + `scores.dimensions` -- 维度评分
+- `findings` -- 问题发现（含 severity/dimension/evidence）
+- `priority_recommendations` -- 改进建议
+
+**结论性判断现状**：**无**。有评分但无阈值判定。
+
+### 1.5 已有的阈值机制（可复用）
+
+| 层级 | 阈值 | 位置 | 用途 |
+|------|------|------|------|
+| 用例级 | `rule_pass_threshold` (默认 0.6) | `Case` 模型 | WEIGHTED 规则逻辑的加权分通过线 |
+| 规则级 | `max_ms` | `ResponseTimeRule` | 单轮延迟上限 |
+| 规则级 | `keywords_include/exclude` | `KeywordMatchRule` | 关键词匹配 |
+| 用例级 | `coherence_min_score` | `Expectation` | 连贯性最低分（隐式规则） |
+
+**关键发现**：系统已有完善的**用例级**判定链路（`judgement.combine_case_outcome` -> `build_run_summary` -> `case_outcomes`），但**完全缺少运行级/活动级的阈值判定**。go/no-go 需要填补的正是这个空白。
+
+---
+
+## 2. Go/No-Go 结论的实现方案
+
+### 2.1 核心设计
+
+新增一个纯函数模块 `evaluation/go_no_go.py`，职责单一：接收报告 dict + 阈值配置 -> 输出结构化结论。
+
+```python
+# 提议的数据模型
+class AcceptanceCriteria(BaseModel):
+    """上线验收标准"""
+    judged_pass_rate_min: float = 0.95      # 判定型通过率下限
+    pass_rate_min: float = 0.90             # 全量通过率下限
+    avg_latency_max_ms: Optional[float] = None  # 平均延迟上限
+    availability_min: Optional[float] = None    # 可用性下限（活动级）
+    no_high_severity_finding: bool = False      # 不允许有高严重度发现（智能评估）
+
+class GoNoGoVerdict(BaseModel):
+    """Go/No-Go 结论"""
+    decision: str  # "go" | "no_go" | "conditional"
+    summary: str   # 人类可读结论，如"通过率 95%，达标，建议上线"
+    criteria_results: list[CriterionResult]
+    generated_at: datetime
+
+class CriterionResult(BaseModel):
+    """单条标准的比对结果"""
+    criterion: str       # 标准名称
+    threshold: float     # 阈值
+    actual: float        # 实际值
+    passed: bool         # 是否达标
+    detail: str          # 说明
+```
+
+### 2.2 判定逻辑
+
+```
+function evaluate_go_no_go(report_dict, criteria):
+    results = []
+
+    // 1. 判定型通过率
+    if criteria.judged_pass_rate_min is set:
+        actual = report.summary.judged_pass_rate ?? report.summary.pass_rate
+        results.append(CriterionResult(
+            criterion="judged_pass_rate",
+            threshold=criteria.judged_pass_rate_min,
+            actual=actual,
+            passed=actual >= criteria.judged_pass_rate_min
+        ))
+
+    // 2. 全量通过率
+    if criteria.pass_rate_min is set:
+        actual = report.summary.pass_rate
+        results.append(...)
+
+    // 3. 平均延迟
+    if criteria.avg_latency_max_ms is set:
+        actual = report.summary.avg_latency_ms
+        results.append(CriterionResult(
+            criterion="avg_latency",
+            threshold=criteria.avg_latency_max_ms,
+            actual=actual,
+            passed=actual <= criteria.avg_latency_max_ms
+        ))
+
+    // 4. 可用性（活动级）
+    if criteria.availability_min is set:
+        actual = report.summary.overall_availability
+        results.append(...)
+
+    // 综合判定
+    all_passed = all(r.passed for r in results)
+    if all_passed:
+        decision = "go"
+        summary = f"通过率 {actual*100:.0f}%，达标，建议上线"
+    elif any critical failures:
+        decision = "no_go"
+        summary = f"通过率 {actual*100:.0f}%，未达标（阈值 {threshold*100:.0f}%），不建议上线"
+    else:
+        decision = "conditional"
+        summary = "部分指标达标，存在风险项，建议修复后复测"
+
+    return GoNoGoVerdict(decision, summary, results)
+```
+
+### 2.3 三级结论语义
+
+| 结论 | 条件 | 含义 |
+|------|------|------|
+| **go** | 全部指标达标 | 建议上线 |
+| **no_go** | 核心指标（通过率/可用性）未达标 | 不建议上线 |
+| **conditional** | 核心达标但非核心指标（延迟等）有风险 | 建议修复后复测 |
+
+### 2.4 报告渲染集成
+
+**HTML 报告**：在 summary 卡片区域上方新增一个醒目的结论横幅：
+- go: 绿色背景 "GO - 建议上线"
+- no_go: 红色背景 "NO-GO - 不建议上线"
+- conditional: 黄色背景 "CONDITIONAL - 存在风险"
+
+下方增加一个"验收标准比对表"，逐条列出阈值、实际值、是否达标。
+
+**Markdown 报告**：在汇总表格后增加：
+```markdown
+## 上线验收结论
+
+**结论**: GO / NO-GO / CONDITIONAL
+
+| 指标 | 阈值 | 实际值 | 结果 |
+|------|------|--------|------|
+| 判定型通过率 | >= 95% | 96.2% | PASS |
+| 平均延迟 | <= 5000ms | 3200ms | PASS |
+```
+
+**JSON 报告**：在顶层新增 `go_no_go` 字段，包含完整的 `GoNoGoVerdict` 结构。
+
+### 2.5 API 设计
+
+**方案 A（推荐）**：在现有报告端点中自动附带
+
+```
+GET /api/reports/{run_id}
+-> { ...existing report..., go_no_go: { decision, summary, criteria_results } }
+```
+
+优点：前端无需改动调用逻辑，结论随报告自动返回。
+缺点：需要知道使用哪套阈值 -> 从 Scenario 或全局配置读取。
+
+**方案 B**：独立端点
+
+```
+GET /api/reports/{run_id}/verdict?pass_rate_min=0.95&latency_max=5000
+```
+
+优点：阈值灵活，可按需传入。
+缺点：增加前端调用复杂度。
+
+**推荐方案 A**，因为阈值应该在创建评测时就确定（绑定到 Scenario 或全局配置），而非每次查看报告时指定。
+
+---
+
+## 3. 达标阈值的配置方式
+
+### 3.1 配置层级设计
+
+```
+全局默认（Settings）
+  └── 场景级覆盖（Scenario.acceptance_criteria）
+       └── 运行级覆盖（EvalRun.acceptance_criteria，可选）
+```
+
+**优先级**：运行级 > 场景级 > 全局默认
+
+### 3.2 具体实现位置
+
+| 层级 | 存储位置 | 配置方式 |
+|------|---------|---------|
+| **全局默认** | `config/settings.py` 新增字段 | 环境变量 `AGENTEVAL_DEFAULT_PASS_RATE_MIN=0.95` |
+| **场景级** | `Scenario` 模型新增 `acceptance_criteria: Optional[AcceptanceCriteria]` | API/前端创建场景时配置 |
+| **运行级** | `EvalRun` 模型新增 `acceptance_criteria: Optional[AcceptanceCriteria]`（或从 Scenario 继承） | 创建 run 时可选覆盖 |
+
+### 3.3 全局默认配置示例
+
+```python
+# settings.py 新增
+default_acceptance_criteria: dict[str, Any] = Field(
+    default_factory=lambda: {
+        "judged_pass_rate_min": 0.95,
+        "pass_rate_min": 0.90,
+    },
+    description="Default acceptance criteria for go/no-go verdicts.",
+)
+```
+
+### 3.4 场景级配置示例
+
+在 Scenario 模型中新增可选字段：
+
+```python
+class Scenario(BaseModel):
+    # ... existing fields ...
+    acceptance_criteria: Optional[dict[str, Any]] = None
+    # 例如: {"judged_pass_rate_min": 0.98, "avg_latency_max_ms": 3000}
+```
+
+前端在场景编辑页增加"验收标准"配置区域（折叠面板），默认展示全局默认值，用户可覆盖。
+
+### 3.5 数据库迁移
+
+需要 Alembic 迁移脚本为 `scenarios` 表和 `eval_runs` 表添加 `acceptance_criteria` JSON 列。SQLite 的 `render_as_batch=True` 已配置，迁移无特殊障碍。
+
+---
+
+## 4. 工作量估算
+
+### 4.1 后端
+
+| 任务 | 人天 | 说明 |
+|------|------|------|
+| `evaluation/go_no_go.py` 核心判定逻辑 | 0.5 | 纯函数，单测覆盖 |
+| `AcceptanceCriteria` / `GoNoGoVerdict` 数据模型 | 0.5 | Pydantic 模型 |
+| `RunSummary` / `Scenario` 模型扩展 | 0.5 | 新增字段 + 兼容处理 |
+| `generate_report()` 集成 go_no_go 结论 | 0.5 | 在报告 dict 中附加 verdict |
+| `report_render.py` 三种格式渲染 | 1.0 | HTML 横幅 + Markdown 表格 + JSON 字段 |
+| `settings.py` 全局默认配置 | 0.25 | 新增 Settings 字段 |
+| Alembic 迁移 | 0.25 | scenarios + eval_runs 加列 |
+| API 端点调整 | 0.5 | reports router 附带 verdict |
+| 单元测试 + 集成测试 | 1.0 | go_no_go 逻辑 + API 覆盖 |
+| **后端小计** | **5.0** | |
+
+### 4.2 前端
+
+| 任务 | 人天 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 场景编辑页增加"验收标准"配置 | 1.0 | FormDrawer 内新增折叠面板 |
+| Run 报告详情页展示 go/no-go 结论 | 1.0 | 结论横幅 + 比对表格 |
+| 活动报告页展示活动级结论 | 0.5 | 复用组件 |
+| **前端小计** | **2.5** | |
+
+### 4.3 总计
+
+| 模块 | 人天 |
+|------|------|
+| 后端 | 5.0 |
+| 前端 | 2.5 |
+| 联调 + 部署 | 0.5 |
+| **总计** | **8.0 人天** |
+
+如果只做后端（API 返回 verdict，前端后续迭代），可压缩到 **5.0 人天**。
+
+---
+
+## 5. 推荐方案
+
+### 5.1 推荐：方案 A + 三级配置 + 渐进式交付
+
+**理由**：
+
+1. **纯函数核心**（`go_no_go.py`）：与现有架构一致（`metrics.py` / `run_summary.py` 都是纯函数），易测试、易扩展。
+
+2. **三级阈值配置**（全局默认 -> 场景级 -> 运行级）：
+   - 全局默认保证开箱即用，不需要每个场景都配置
+   - 场景级覆盖满足差异化需求（如关键场景要求 98% 通过率）
+   - 运行级覆盖保留灵活性（如临时加严测试）
+
+3. **自动附带而非独立端点**：前端零改动即可获得 verdict 数据，降低集成成本。
+
+4. **三级结论（go/no_go/conditional）**：比二元判定更实用。"conditional" 覆盖了"通过率达标但延迟偏高"这类常见场景，避免误判。
+
+5. **复用现有指标**：不需要新增数据采集，`judged_pass_rate` / `pass_rate` / `avg_latency_ms` / `availability` 均已由引擎计算并持久化。go/no-go 只是在读路径上增加一层阈值比对。
+
+### 5.2 实施路径
+
+```
+Phase 1（MVP，5 人天）:
+  - go_no_go.py 核心逻辑
+  - 全局默认阈值（Settings）
+  - generate_report() 集成
+  - JSON/Markdown 渲染
+  - 单元测试
+
+Phase 2（完善，3 人天）:
+  - 场景级 acceptance_criteria 配置
+  - HTML 渲染（结论横幅）
+  - 前端场景编辑页配置面板
+  - 前端报告展示页结论展示
+
+Phase 3（可选增强）:
+  - 活动级 go/no-go（跨 run 聚合判定）
+  - 智能评估报告的评分阈值集成
+  - Webhook 推送 verdict（CI/CD 集成）
+```
+
+### 5.3 关键决策点
+
+| 决策 | 推荐 | 备选 | 理由 |
+|------|------|------|------|
+| 核心指标选择 | `judged_pass_rate` 为主 | `pass_rate` | 连通用例无判定意义，`judged_pass_rate` 更准确反映质量 |
+| 阈值存储 | JSON 列（灵活） | 独立表（规范化） | 阈值结构简单且固定，JSON 足够，避免过度设计 |
+| 结论渲染位置 | 报告顶部横幅 | 报告底部 | 结论应第一时间可见，类似体检报告的"总结" |
+| 活动级 go/no-go | Phase 3 再做 | 同期实现 | 活动级需要跨 run 聚合，复杂度较高，且 ticket #20 聚焦单次验收 |
+
+### 5.4 与现有架构的契合度
+
+- **ADR-0002（通过率口径）**：go/no-go 直接消费 `judged_pass_rate`，口径一致
+- **ADR-0004（聚合口径）**：活动级聚合复用 `aggregate_runs`，不重算
+- **规则注册表模式**：go_no_go 判定器可设计为可扩展的（未来可能增加新指标）
+- **纯函数渲染**：遵循 `report_render.py` 的 dict-in/string-out 模式
+
+---
+
+## 附录：关键代码路径
+
+| 文件 | 职责 |
+|------|------|
+| `backend/agenteval/evaluation/report.py` | 报告生成（`generate_report` / `generate_campaign_report`） |
+| `backend/agenteval/evaluation/report_render.py` | 报告渲染（HTML/Markdown/JSON） |
+| `backend/agenteval/evaluation/run_summary.py` | 运行汇总（`build_run_summary`） |
+| `backend/agenteval/evaluation/metrics.py` | 跨运行聚合（`aggregate_runs`） |
+| `backend/agenteval/evaluation/judgement.py` | 用例判定（`combine_case_outcome`） |
+| `backend/agenteval/evaluation/case_verdict.py` | 用例判定读路径（`resolve_case_verdicts`） |
+| `backend/agenteval/models.py` | 数据模型（`RunSummary` / `Scenario` / `Case`） |
+| `backend/agenteval/config/settings.py` | 全局配置 |
+| `backend/agenteval/web/routers/reports.py` | 报告 API 端点 |
--- a/tests/unit/test_go_no_go.py
+++ b/tests/unit/test_go_no_go.py
@ -0,0 +1,138 @@
+"""Tests for go/no-go acceptance verdict."""
+
+import pytest
+
+from agenteval.evaluation.go_no_go import (
+    AcceptanceCriteria,
+    CriterionResult,
+    GoNoGoVerdict,
+    evaluate_go_no_go,
+)
+
+
+def test_go_verdict_all_pass():
+    """All criteria met -> go."""
+    summary = {
+        "judged_pass_rate": 0.96,
+        "pass_rate": 0.95,
+        "avg_latency_ms": 2000,
+    }
+    criteria = AcceptanceCriteria(
+        judged_pass_rate_min=0.95,
+        pass_rate_min=0.90,
+        avg_latency_max_ms=5000,
+    )
+    verdict = evaluate_go_no_go(summary, criteria)
+    assert verdict.decision == "go"
+    assert "达标" in verdict.summary
+    assert all(r.passed for r in verdict.criteria_results)
+
+
+def test_no_go_verdict_core_failed():
+    """Core metric (pass rate) failed -> no_go."""
+    summary = {
+        "judged_pass_rate": 0.80,
+        "pass_rate": 0.75,
+    }
+    criteria = AcceptanceCriteria(
+        judged_pass_rate_min=0.95,
+        pass_rate_min=0.90,
+    )
+    verdict = evaluate_go_no_go(summary, criteria)
+    assert verdict.decision == "no_go"
+    assert "不建议上线" in verdict.summary
+    assert any(not r.passed for r in verdict.criteria_results)
+
+
+def test_conditional_verdict_non_core_risk():
+    """Core passed but non-core (latency) failed -> conditional."""
+    summary = {
+        "judged_pass_rate": 0.96,
+        "pass_rate": 0.95,
+        "avg_latency_ms": 8000,
+    }
+    criteria = AcceptanceCriteria(
+        judged_pass_rate_min=0.95,
+        pass_rate_min=0.90,
+        avg_latency_max_ms=5000,
+    )
+    verdict = evaluate_go_no_go(summary, criteria)
+    assert verdict.decision == "conditional"
+    assert "风险" in verdict.summary
+
+
+def test_default_criteria():
+    """Default criteria should be applied when None."""
+    summary = {
+        "judged_pass_rate": 0.96,
+        "pass_rate": 0.95,
+    }
+    verdict = evaluate_go_no_go(summary, None)
+    assert verdict.decision == "go"
+    assert len(verdict.criteria_results) >= 1
+
+
+def test_empty_summary():
+    """Empty summary -> conditional with no results."""
+    verdict = evaluate_go_no_go({}, None)
+    assert verdict.decision == "conditional"
+    assert "无可用指标" in verdict.summary
+    assert len(verdict.criteria_results) == 0
+
+
+def test_criterion_result_model():
+    """CriterionResult model should work correctly."""
+    result = CriterionResult(
+        criterion="pass_rate",
+        threshold=0.95,
+        actual=0.96,
+        passed=True,
+        detail="通过率 96% >= 95%",
+    )
+    assert result.criterion == "pass_rate"
+    assert result.passed is True
+
+
+def test_verdict_model():
+    """GoNoGoVerdict model should work correctly."""
+    verdict = GoNoGoVerdict(
+        decision="go",
+        summary="测试通过",
+        criteria_results=[],
+    )
+    assert verdict.decision == "go"
+    assert verdict.generated_at is not None
+
+
+def test_latency_only_when_configured():
+    """Latency should only be checked when avg_latency_max_ms is set."""
+    summary = {
+        "judged_pass_rate": 0.96,
+        "avg_latency_ms": 10000,  # High latency
+    }
+    # Without latency threshold
+    criteria_no_latency = AcceptanceCriteria(judged_pass_rate_min=0.95)
+    verdict1 = evaluate_go_no_go(summary, criteria_no_latency)
+    assert verdict1.decision == "go"
+    assert all(r.criterion != "avg_latency_ms" for r in verdict1.criteria_results)
+
+    # With latency threshold
+    criteria_with_latency = AcceptanceCriteria(
+        judged_pass_rate_min=0.95,
+        avg_latency_max_ms=5000,
+    )
+    verdict2 = evaluate_go_no_go(summary, criteria_with_latency)
+    assert verdict2.decision == "conditional"
+    assert any(r.criterion == "avg_latency_ms" for r in verdict2.criteria_results)
+
+
+def test_judged_pass_rate_fallback_to_pass_rate():
+    """If judged_pass_rate is missing, fall back to pass_rate."""
+    summary = {"pass_rate": 0.96}
+    criteria = AcceptanceCriteria(judged_pass_rate_min=0.95)
+    verdict = evaluate_go_no_go(summary, criteria)
+    assert verdict.decision == "go"
+    # Should have one result using pass_rate as judged_pass_rate
+    assert len(verdict.criteria_results) == 1
+    assert verdict.criteria_results[0].criterion == "judged_pass_rate"
+    assert verdict.criteria_results[0].actual == 0.96