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拷问会话产出：14 条核心术语定义（评测对象/场景/用例/轮次/通过率/模型能力·用途等）， 以及两项决策记录——场景版本化的可比性语义（ADR-0001）、通过率含执行失败的口径（ADR-0002）。
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# AgentEvalTool
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智能体质量评估平台的领域词汇表。评估 AI 数字员工 / AI 助手的服务质量：向被评智能体发送消息、收集回复、按规则打分并生成报告。
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## Language
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**评测对象（Target / EvalTarget）**:
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被评估的智能体本身。每个被评智能体只有一个可访问地址，评测对象与其通道连接信息一一对应（不区分测试/生产等多环境部署）。
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_Avoid_: 被测系统、机器人、环境
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**平台类型（Platform）**:
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被评智能体的产品形态分类（AI 数字员工 / AI 助手），意图是未来据此选择评测策略；目前仅作分类标签，不参与任何评测逻辑。
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_Avoid_: 产品线、渠道
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**通道（Channel）**:
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向评测对象收发消息的技术接入协议（tutu-api / openclaw / http）。通道决定"怎么连"，与平台类型（"是什么形态"）相互独立。
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_Avoid_: 接口、连接器
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**期望（Expectation）**:
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用例层面的业务意图描述：智能体应当如何回应（意图、必含/禁含关键词、时延上限）。表达"想要什么"，与评估规则（"怎么判定"）叠加生效，不是规则的替代品。
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_Avoid_: 断言、预期结果
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**评估规则（EvalRule）**:
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对单轮回复的可执行判定标准（keyword_match / response_time / llm_score），产出通过与否和得分。用例的唯一正式判定机制。
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_Avoid_: 校验器、断言
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**连通用例（Connectivity Case）**:
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不配置任何规则与期望的用例，仅验证消息能发出且收到回复，收到即通过。合法用法，但报告中应与判定型用例区分标注，避免稀释通过率。
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_Avoid_: 空用例、无效用例
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**场景（Scenario）**:
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一组评测用例的集合，定义一次评测的"考纲"——考察哪些能力维度。场景是对比报告的可比性单位：同场景的两次运行即可比，无论具体对话内容是否相同。
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_Avoid_: 测试集、题库
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**用例（Case）**:
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场景内的单个考察项，分单轮（single）、多轮（multi_turn）、动态（dynamic）三类。静态用例题目固定；动态用例只固定考察意图（prompt），每次运行由 AI 现场生成对话消息。
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_Avoid_: 测试点、题目
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**对比报告（Compare Report）**:
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同一场景（同版本考纲）下两次运行的逐项对照。可比性来自"同考纲"而非"同考卷"——动态用例题目不同不影响可比。跨场景对比无意义，系统拒绝。
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_Avoid_: 差异报告
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**场景版本（Scenario Version）**:
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场景考纲的版本标识。仅考纲字段（用例集、模型绑定、LLM 配置）变更时递增；名称、描述、标签等元数据编辑不升版。（决策见 ADR-0001，尚未实现）
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_Avoid_: 修订号
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**评测运行（Run / EvalRun）**:
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一次"评测对象 × 场景"的完整执行记录，含触发来源（手动 / AI 助手 / CLI）、逐轮对话与全部判定结果。
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_Avoid_: 任务、作业、测试
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**轮次（Turn）**:
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一次完整的问答往返：向评测对象发出一条消息并收到其回复。不是单方向的一条消息——`turns: 3` 表示 3 个问答对。
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_Avoid_: 消息、回合（round 仅作代码内索引名）
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**通过率（Pass Rate）**:
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通过用例数 ÷ 全部用例数。刻意采用服务视角：通道故障、超时等执行失败同样计为不通过——用户视角里"没回复"就是质量问题，不从分母中剔除。（决策见 ADR-0002）
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_Avoid_: 成功率、达标率
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## 模型配置
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**模型能力（Capability）**:
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供给侧属性：一个已接入模型本身能干什么（对话 / 向量 / 审核）。描述模型，不描述评测流程。
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_Avoid_: 功能、类型
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**模型用途（Purpose）**:
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需求侧属性：评测流程中的角色岗位（出题 generator / 判卷 judge / 向量 embedding / 审核 moderation）。场景通过模型绑定为每个岗位指派一个具备相应能力的模型；一个对话能力模型可同时胜任出题与判卷两个岗位。
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_Avoid_: 能力、角色（role 留给对话消息的 role 字段）
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