在Agent评测领域,传统静态基准测试日益难以反映真实应用场景的复杂性与演化性。为此,“活的”基准测试Claw-Eval-Live应运而生——它通过持续的信号采集与动态任务筛选,确保评测内容始终紧贴实际需求,而非依赖一成不变的题库。该框架不仅关注最终输出结果,更强调全过程追踪,包括数据调用路径、中间状态变更及决策逻辑链,从而全面验证Agent在真实环境中的适应力、鲁棒性与可解释性。
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