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文章指出AI生成内容质量不稳定的根本原因不在提示词、模型或上下文等输入侧，而在缺失输出侧的质量控制机制；提出在开源Agent Hermes中构建eval loop（评估闭环），通过定义标准、量化评分、设置阈值、回归测试、审批拦截和生产监控，将AI输出质量从主观感受转化为可测量、可拦截、可优化的系统性工程。
文章介绍Claw-Eval和Claw-Eval-Live两大AI Agent评测框架：前者通过执行轨迹、审计日志和环境快照实现过程可审计，解决‘Agent是否真做完任务’的问题；后者提出‘活的benchmark’概念，基于真实工作流信号动态构建任务快照，确保评测内容持续对齐企业实际业务需求，标志Agent评测进入关注真实工作流闭环能力的下半场。
北京大学DCAI团队开源大模型评测新框架One-Eval，实现自然语言驱动的全自动化评测，10小时内完成DeepSeek-V4全量评估；文章剖析传统评测工具效率低、黑盒化、数据污染等痛点，揭示评测正从技术工具升级为定义标准、提供认证与数据服务的高壁垒商业赛道，并以Scale AI估值290亿美元为例说明其成熟商业模式。
