智能体评估中的冷启动问题：在零标注数据的情况下，首日应设置哪些准入关卡

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你刚刚发布了一个智能体。它在演示环境中运行正常。现在有人提出了一个合理的问题：“我们如何知道它能持续正常工作？”于是你转向评估环节——却碰了一鼻子灰。你没有标注数据集。没有黄金标准输出。没有历史追踪记录。没有任何可用于评分的依据。

因此团队陷入了停滞。“等我们收集到数据后再添加评估。”与此同时，该智能体在生产环境中无门槛地运行，直到它首次出现静默故障时，才有人察觉到问题。

这就是冷启动问题，而通常的回应——“只需让大语言模型对输出进行1到10分的打分”——恰恰是错误的直觉。你不需要标签来开始设置门禁。你需要理解在第一天可以信任哪些证据，以及哪些证据永远不可信。

独立性，而非成本

大多数关于评估的讨论都沿着成本轴对检查项进行排序：底部是廉价的字符串匹配，顶部是昂贵的模型即裁判，仿佛花费越多就能买到更多的真相。这是本末倒置。真正重要的轴是独立性：智能体能否伪造这一信号？

这种重新定义框架的做法是解决冷启动问题的关键，因为独立的证据不需要任何标签。无论你的智能体意图如何，它关于世界的陈述要么为真，要么为假。

三个层级，按从独立到易被篡改的顺序排列：

• 第一层——智能体无法伪造的外部可观察证明。它是否生成了有效的 JavaScript 对象表示法（JSON）？它声称已写入的文件是否存在？代码是否编译通过？测试是否通过？它是否在超时时间内完成？输出是否非空？
• 第二层——针对非智能体生成的基线的统计信号。输出是否与所给任务在嵌入向量上相似？长度是否合理，还是陷入了重复？差异比对是否确实改变了任何内容？
• 第三层——模型即裁判。一种基于共享底座的意见。这是一种信号，绝非最终裁决。

在第一天，你可以完全免费地使用第一层和第二层。两者都不需要一个标注示例，因为它们不问“这好不好？”，而是问“这是不是真的？”

首日门禁

以下是一个针对旨在生成代码补丁的智能体的入门级门禁方案。无需数据集：

类型 门禁结果 = { 通过: 布尔值; 层级: 1 | 2; 原因: 字符串 };

异步 函数 冷启动门禁(
  任务: 字符串,
  输出: { 补丁: 字符串; 目标文件: 字符串 },
  运行时: { 持续时间毫秒: 数字; 超时毫秒: 数字 },
  嵌入: (s: 字符串<

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