智能体质量评估工具集平台
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## 核心变更
### 规则层全面异步化（DEBT-1）
- EvalRule.evaluate() 签名改为 async def，全量同步改造（无兼容层）
- LlmScoreRule._call_llm: requests.post → httpx.AsyncClient，彻底消除事件循环阻塞
- engine._save_rule_results: rule.evaluate() → await rule.evaluate()
### 工具函数去重（DEBT-2）
- 新建 agenteval/utils/llm.py，统一三个函数：
- extract_reply_text (原 5 处重复)
- extract_content_from_llm_response (原 2 处重复)
- parse_json_from_llm_text (统一 LLM 输出 JSON 解析)
- engine.py / llm_score.py / runs.py / report.py 全部切换到 utils.llm
### HTTP 通用通道（S1-3）
- 新建 channels/http.py (HttpChannel)
- 配置化 send_url / reply_url 模板 ({message}, {msg_id} 占位)
- dot-path 提取 msg_id 和 reply_text
- 可选 reply_ready_path 就绪标志
- 长连接 AsyncClient 复用
- ChannelFactory 注册 ChannelType.HTTP → HttpChannel
### 测试
- 新增 tests/unit/test_http_channel_and_rules.py (19 个测试)
- _get_path / health_check / send / poll_reply / 超时 / 就绪标志 / async 规则评估
- 测试总数：24 → 43，全部通过
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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|---|---|---|
| .qoder | ||
| backend | ||
| config | ||
| data/scenarios | ||
| deploy/t480 | ||
| docs | ||
| frontend/web | ||
| migrations | ||
| mockup | ||
| scripts | ||
| tests | ||
| vibe_images | ||
| .dockerignore | ||
| .env.example | ||
| .gitignore | ||
| AGENT.md | ||
| alembic.ini | ||
| CLAUDE.md | ||
| pyproject.toml | ||
| README.md | ||
AgentEvalTool
当前版本: v0.2.0 「稳」(2026-07-14) · 里程碑路线图见 docs/release-notes-v0.2.md
智能体质量评估工具集平台。
功能
- 评测对象管理（AI 数字员工 / AI 助手）
- 评测场景管理（YAML/JSON 配置）
- 异步评测执行引擎(v0.2:真并发/真取消/可配置超时)
- 评估规则（关键词匹配、响应时间、LLM 评分）
- 基础报告生成（JSON / HTML）
- OpenClaw 插件示例 + 免登录 iframe 集成
- Web 管理后台（FastAPI + React）
v0.2 亮点
- async EvalEngine +
asyncio.Task注册表,支持真取消与并发执行 - 安全基线:Pydantic Settings +
.env+ APIKey 鉴权 + CORS 收紧 - 测试基线:24 个测试,57% 覆盖率(engine 61%, runs.py 86%)
- 部署规范化:
scripts/deploy-t480.sh一键部署 + 镜像版本 tag +/api/health验证 - Alembic 迁移:容器启动自动
alembic upgrade head
快速开始
安装
pip install -e ".[dev]"
CLI 使用
# 查看帮助
agenteval --help
# 添加评测对象
agenteval target add --name "社区医院AI客服" --config config/config.json
# 导入评测场景
agenteval scenario import data/scenarios/health_basic.yaml
# 执行评测
agenteval run start --target <target-id> --scenario <scenario-id>
# 查看报告
agenteval report show <run-id> --format json
agenteval report generate <run-id> --format html
启动 Web 后台
agenteval server start --host 0.0.0.0 --port 8000
启动 Web 前端
cd frontend/web
npm install
npm run dev
文档
完整的文档集位于 docs/ 目录：
- 文档索引 - 文档导航和快速查找
- 需求分析 - 项目背景、功能需求、验证标准
- 架构设计 - 系统架构、核心抽象、项目结构
- 数据模型 - 数据库表结构、模型关系
- API 参考 - CLI 命令和 Web API 文档
- 部署文档 - 部署指南和运维说明
- 使用指南 - 快速开始和详细使用指南
- 外部参考 - tutu-api 等外部文档
项目结构
AgentEvalTool/
├── backend/ # Python 后端代码
│ ├── agenteval/ # 核心 Python 库
│ │ ├── channels/ # 消息通道适配器
│ │ ├── agents/ # 评测智能体适配器
│ │ ├── scenarios/ # 评测场景模型和加载
│ │ ├── evaluation/ # 评估引擎和规则
│ │ ├── storage/ # 数据持久化（SQLite）
│ │ └── web/ # FastAPI Web 后台
│ ├── cli/ # CLI 命令入口
│ └── plugins/ # 外部平台插件
│ └── openclaw/ # OpenClaw 插件示例
├── frontend/ # React 前端
│ └── web/ # Web 管理界面
├── config/ # 配置文件
│ └── config.json # tutu-api 配置
├── scripts/ # 工具脚本
│ └── mock_call.py # API 测试脚本
├── docs/ # 完整文档集
│ ├── requirements-v1.0.md
│ ├── architecture-v1.0.md
│ ├── data-models-v1.0.md
│ ├── api-reference/
│ ├── deployment/
│ ├── guides/
│ └── external-references/
├── deploy/ # 部署配置
│ └── t480/ # t480 服务器部署
├── data/ # 本地数据和报告
│ ├── scenarios/ # 场景 YAML 文件
│ ├── reports/ # 生成的 HTML/JSON 报告
│ └── agenteval.db # SQLite 数据库
└── tests/ # 测试
├── unit/
└── integration/
架构说明
AgentEvalTool 采用"CLI 工具集 + Web 后台"的交付方式：
- CLI 是核心能力入口，OpenClaw 可通过插件调用 CLI 完成评测自闭环。
- Web 后台提供可视化的对象、场景、执行、报告管理。
- 消息通道、评测智能体、评估规则均通过抽象接口定义，便于后续扩展。
许可证
MIT