Add Eval Agent

Add EvalAgent Plugin

Create a new EvalAgent plugin with all required boilerplate: Pydantic config, implementation class, and plugin registration.

Framework Protection（必读）

本 skill 仅通过插件扩展点添加功能，严禁修改框架核心逻辑。文件按修改权限分为三级：

🟢 Plugin 层 — 自由新建

🟢 Schema — 无需修改

evaluator/core/schema.py 中的 EvalInfo 采用 BeforeValidator 动态分发机制，从 AbstractEvalAgent._params_registry 自动路由到对应插件的配置模型。新增 EvalAgent 无需修改 schema.py。

配置模型直接定义在插件文件中，通过 params_model 参数自动注册：

class MyEvalInfo(BaseModel):
    evaluator: Literal["my_eval"] = ...
    ...

class MyEvalAgent(AbstractEvalAgent, name="my_eval", params_model=MyEvalInfo):
    ...

🔴 框架核心 — 严禁修改

以下文件为框架核心，任何修改都可能破坏全局功能：

• evaluator/core/orchestrator.py — 编排引擎
• evaluator/core/bench_schema.py — Benchmark 数据模型
• evaluator/core/interfaces/abstract_*.py — 抽象基类
• evaluator/utils/*.py — 通用工具层（llm, benchmark_reader, report_reader, agent_inspector, config）
• benchmark/basic_runner.py — 跑分执行器
• web/ — Web UI（通过 agent_inspector 自动适配新 plugin）

如果你发现需要修改 🔴 文件才能完成需求，请停下来通知用户 — 这通常意味着需求理解有误，或框架需要由维护者升级扩展点。

Auto-Adaptation

完成以下步骤后，Web UI / CLI 会自动适配新 plugin：

• Config Schema: agent_inspector 从 AbstractEvalAgent._params_registry 自动派生 config map，无需手动维护
• 展示元数据: 新 plugin 默认使用通用图标/颜色，可通过 _display_meta 类属性自定义（可选）

Workflow

Step 1: Gather Requirements

Ask the user (via AskUserQuestion) for the following if not provided in $ARGUMENTS:

1. Plugin name (snake_case, e.g. response_time) — used as:

   • __init_subclass__ registration name
   • evaluator: Literal["<name>"] discriminator value
   • File name: evaluator/plugin/eval_agent/<name>_eval_agent.py
   • Class name: <PascalCase>EvalAgent

2. Evaluation logic description — what this evaluator measures and how (LLM-based or deterministic)

3. Config fields — what parameters the user needs to provide in test case JSON (beyond the standard evaluator, model, threshold)

Step 2: Validate Constraints

Before generating code, verify:

• Name is unique — check with python -c "import evaluator.plugin.eval_agent; from evaluator.core.interfaces.abstract_eval_agent import AbstractEvalAgent; print(sorted(AbstractEvalAgent.get_all()))"
• Name is valid snake_case identifier (lowercase, underscores only, no leading digits)
• Config field names don't shadow Pydantic reserved names

Step 3: Create Implementation File

Create evaluator/plugin/eval_agent/<name>_eval_agent.py following this template:

"""
<PascalCase>EvalAgent — <中文描述>

注册名称: "<name>"

<详细说明评估逻辑>
"""

import logging
from typing import Literal, Optional

from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field

from evaluator.core.interfaces.abstract_eval_agent import AbstractEvalAgent
from evaluator.core.schema import EvalResult, SessionInfo, TestAgentMemory

logger = logging.getLogger(__name__)


# ============================================================
# 配置模型（与插件实现同文件，通过 params_model 自动注册）
# ============================================================


class <NewEvalInfo>(BaseModel):
    """<中文描述>"""

    model_config = ConfigDict(
        extra="forbid",
        json_schema_extra={"examples": [{"evaluator": "<name>"}]},
    )

    evaluator: Literal["<name>"] = Field(default="<name>", description="评估器类型")
    model: Optional[str] = Field(None, description="LLM 模型")
    threshold: float = Field(default=0.7, ge=0.0, le=1.0, description="通过阈值")
    # ... 自定义字段


# ============================================================
# 插件实现
# ============================================================


class <PascalCase>EvalAgent(AbstractEvalAgent, name="<name>", params_model=<NewEvalInfo>):
    """<中文一句话描述>"""

    # 可选：自定义 Web UI 展示元数据（不声明则使用默认图标/颜色）
    # _display_meta = {"color": "#8b5cf6", "features": ["LLM 驱动", "自定义评估"]}

    _cost_meta = {
        "est_cost_per_case": 0.010,  # LLM-based ~$0.01，纯规则填 0
    }

    def __init__(self, eval_config: <NewEvalInfo>, **kwargs):
        super().__init__(eval_config, **kwargs)
        self.config: <NewEvalInfo> = eval_config

    async def run(
        self,
        memory_list: list[TestAgentMemory],
        session_info: SessionInfo | None = None,
    ) -> EvalResult:
        """执行评估"""
        ...

Key patterns to follow (from existing implementations):

• LLM-based evaluator: See semantic_eval_agent.py (SemanticEvalAgent) — uses do_execute(), tracks cost via self._cost, exposes self.model and self.cost property
• Deterministic evaluator: See record_retrieval_eval_agent.py — no LLM, no cost tracking, pure logic
• Extract conversation from memory_list (each entry has .test_reaction for user action and .target_response for AI response)
• Static context available via self.history, self.user_info, self.case_id
• Return EvalResult(result="pass"|"fail", score=0.0~1.0, feedback="...", trace=...)

Step 5: Register Plugin

没有手工注册这一步。 evaluator/plugin/eval_agent/__init__.py 用 pkgutil 遍历本包， 自动 import 所有文件名以 _eval_agent.py 结尾的模块，从而触发 __init_subclass__ 注册。 该文件里既没有 import 清单也没有 __all__ —— 文件名即注册，类上传 params_model= 即可。

该处的 except ImportError: pass 会吞掉依赖缺失，所以插件没出现时直接单独 import 该模块看真实报错。模块级的 SyntaxError / NameError 不会被吞，会炸掉整个包导入。

Step 6: Verify

Run the following to verify:

# 插件注册检查
uv run python -c "import evaluator.plugin.eval_agent; from evaluator.core.interfaces.abstract_eval_agent import AbstractEvalAgent; print(sorted(AbstractEvalAgent.get_all()))"

# Web UI schema 自动发现检查
uv run python -c "from evaluator.utils.agent_inspector import list_eval_agents; print([(a.name, list(a.config_schema.get('properties', {}).keys())) for a in list_eval_agents()])"

# Lint
ruff check evaluator/plugin/eval_agent/
ruff format evaluator/core/schema.py evaluator/plugin/eval_agent/

Step 7: Update Documentation

新增 EvalAgent 后，更新以下文档中的评估器列表/表格，保持信息同步：

每个文件只需追加一行到已有表格，不要修改其他内容。

Optional: Custom Display & Cost Metadata

新 plugin 默认使用灰色图标和空特性标签。若需自定义 Web UI 展示，在 plugin 类上声明 _display_meta:

class <PascalCase>EvalAgent(AbstractEvalAgent, name="<name>", params_model=<PascalCase>EvalInfo):
    _display_meta = {
        "icon": "M9 12.75L11.25 15 15 9.75M21 12a9 9 0 11-18 0 9 9 0 0118 0z",  # heroicons SVG path
        "color": "#8b5cf6",        # CSS 颜色值
        "features": ["LLM 驱动", "自定义评估"],  # 特性标签
    }

费用预估通过 _cost_meta 声明，前端自动读取并用于费用预估显示：

    _cost_meta = {
        "est_cost_per_case": 0.035,  # 单 case 评估费用 (USD)，封装了模型 + 调用模式
    }

_display_meta 和 _cost_meta 中的字段均为可选，未指定的使用默认值。

Reference: EvalAgent Plugins Shipped with the Framework

当前实际注册了什么以这条为准，别以表为准：

python -c "import evaluator.plugin.eval_agent; from evaluator.core.interfaces.abstract_eval_agent import AbstractEvalAgent; print(sorted(AbstractEvalAgent.get_all()))"