# Agent Evaluation

这里研究如何评估真实 Agent 系统，而不是只收集 benchmark 名称。

## Current Work

- [K1412 Agent Evaluation v1](k1412-agent-evaluation-v1.md): 基于 `zk-data-agent`
  的运行事件、隔离工作区和证据门禁，并结合 Zero 的问题闭环设计评测体系。
- [Task contracts](../../data/evaluation/k1412-agent-eval-task-contracts-v1.json):
  第一批机器可读任务契约，明确当前 runner 能力和缺口。
- [Run scorer](../../tools/evaluation/score_agent_runs.py): 汇总结果、假完成、收益、
  回归、延迟、Token、工具失败和安全违规。

## Evidence Boundary

当前方案的工程判断来自实际代码和文档检查。后续完成了独立的 40 篇全文研究池和 37 篇
证据审计，见 [Agent completion, verification, and recovery](../completion-verification/README.md)。

该研究支持独立验证、假完成、版本 manifest、gain/regression 和重复运行的方向，也对当前
合同提出修正：应分开 outcome、invariant、procedure 和 semantic residual，增加
`ambiguous/unverifiable`，并把 failure detection、localization、routing、restoration 和
re-verification 分开记录。

这些是研究约束，不表示 runner、validator 或真实 benchmark 已经完成。