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多 Agent / 多策略 A/B 评测 =
在相同场景分布下，
对不同 Agent 结构 / 决策策略 / 阈值 / Prompt，
进行可复现、可归因、可统计的行为级对比评测。

关键词只有三个：
同场景 · 行为级 · 可归因

一、为什么 Agent 一定要做 A/B，而不是“看起来更聪明”？

因为 Agent 系统里：

• 更聪明 ≠ 更安全

• 更会说 ≠ 更少上云

• 更复杂 ≠ 更稳定

而且：

Agent 的失败是“系统性”的，不是单点的

所以必须回答这些问题

• 哪个策略少犯致命错误？

• 哪个策略更省云、更稳？

• 哪个策略在坏条件下不崩？

二、A/B 评测的对象是什么？

不是只比模型
不是只比 Prompt

✅可 A/B 的维度包括：

1️⃣ Agent 结构

• 单 Agent vs 分层 Agent

• 是否有 Monitor / Critic

• 是否端侧有否决权

2️⃣ 决策策略

• 上云阈值（0.5 / 0.7 / 自适应）

• 置信度校准方式

• fallback 策略

3️⃣ 云侧策略

• 不同 Prompt

• 不同 LLM

• 是否 RAG

• 是否多轮反思

A/B 的本质是：策略函数不同

三、系统总架构

┌───────────────────┐ │ Scenario Pool │ ← 同一批场景 └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent Variants │ │ A / B / C / ... │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Trajectory Logger │ ← 行为轨迹 └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Evaluator │ │ Rules + LLM-Judge │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Comparator │ ← A/B 结论 └───────────────────┘

四、核心设计 1：统一 Scenario

场景是“随机变量”，Agent 是“对照变量”

{ "scenario_id": "iot_high_risk_007", "initial_state": {...}, "events": [...], "constraints": {...} }

每个 Agent 必须跑完全相同的 scenario

五、核心设计 2：Agent Variant 描述/工程化

{ "agent_id": "agent_B", "edge_policy": { "cloud_threshold": 0.7, "fallback_enabled": true }, "cloud_policy": { "model": "gpt-x", "prompt_version": "v2" } }

Agent = 配置 + 代码

六、核心设计 3：轨迹级日志

每个 Agent、每个 Scenario，产出一条轨迹：

{ "scenario_id": "iot_high_risk_007", "agent_id": "agent_B", "trajectory": [ { "step": 1, "actor": "edge", "decision": "call_cloud", "confidence": 0.82 }, { "step": 2, "actor": "cloud", "decision": "suggest_shutdown" }, { "step": 3, "actor": "edge", "decision": "execute_shutdown" } ] }

没有轨迹，就没有 A/B。

七、评测输出（单 Agent × 单 Scenario）

{ "task_success": true, "failures": [], "metrics": { "cloud_calls": 1, "latency_ms": 820, "unsafe_action": false }, "llm_judge": { "score": 4, "comment": "决策稳健" } }

八、A/B Comparator：怎么“比”？

1、单场景对比（pairwise）

{ "scenario_id": "iot_high_risk_007", "better_agent": "agent_B", "reason": "Agent A 未上云导致误判" }

用于case study / 复盘

2、跨场景统计

不存在“全面最优”，只有 trade-off

3、Failure 分布对比

📌决定策略取舍的关键

九、LLM-Judge 在 A/B 中的正确位置

不要让 LLM-Judge 决定胜负。

正确用法：

• 解释差异

• 标注策略问题

• 生成自然语言分析

不该做：

• 单独作为成功率

• 覆盖硬指标

十、注意事项

❌ 场景分布不同
❌ Agent 有随机性却不控 seed
❌ 只看均值，不看 P95 / failure
❌ 忽略高风险场景子集

构建了多 Agent / 多策略的 A/B 评测系统，
在统一的场景分布下，对不同 Agent 配置进行轨迹级对比。
评测以任务成功率、安全失败率和端云调用效率为核心指标，
并结合 Failure taxonomy 和 LLM-Judge 做差异归因，
从而支持 Agent 策略的可控迭代和上线决策。