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【Agentic RL 智能体强化学习】第 47 篇：评估体系与基准测试 — 如何衡量 Agent 的进步

本系列定位：从强化学习数学基础出发，系统讲解 LLM 对齐（RLHF/DPO/GRPO）到 Agentic RL（多轮智能体强化学习）的全链路，以 OpenRLHF 框架为实战主线。

本篇你将学到

• Agentic RL 评估的多维度框架
• 推理评估基准：GSM8K、MATH、ARC
• Agent 评估基准：AgentBench、GAIA、WebArena
• 安全评估：TruthfulQA、HarmBench
• 评估陷阱与最佳实践

一、为什么评估很难

训练了一个 Agent，怎么知道它"变好了"？

二、评估维度全景

三、核心基准测试

3.1 推理评估

3.2 Agent 评估

3.3 安全评估

四、评估最佳实践

4.1 避免评估陷阱

4.2 多维度评估 Pipeline

defevaluate_model(model,benchmarks):"""多维度评估"""results={}forbench_name,bench_configinbenchmarks.items():ifbench_config['type']=='math':results[bench_name]=eval_math(model,bench_config)elifbench_config['type']=='code':results[bench_name]=eval_code(model,bench_config)elifbench_config['type']=='safety':results[bench_name]=eval_safety(model,bench_config)# 综合评分overall={'reasoning':np.mean([results[b]forbin['GSM8K','MATH']]),'coding':results.get('HumanEval',0),'safety':np.mean([results[b]forbin['TruthfulQA','HarmBench']]),}returnresults,overall

五、模块六总结

本篇小结

下篇预告

第 48 篇：综合实战一 — 训练数学推理模型（DeepSeek R1 范式复现）
进入模块七（综合实战），从零到一的完整训练项目。

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