agent-eval-gate
agent-eval-gate
Trace Inspector + Eval Gate для Codex, OpenAI-совместимых агентов и MCP-клиентов. Это независимая реализация под лицензией MIT; она не копирует ограниченный исходный код и не претендует на статус официального плагина OpenAI/Codex.
Установка
Требуется Python 3.11+.
python -m pip install -e .
python -m pip install -e '.[dev]'Related MCP server: judgment-pack-runtime
CLI
agent-eval-gate inspect fixtures/normal.jsonl
agent-eval-gate eval cases/safe_search.json
agent-eval-gate gate cases/budget_fail.json # exits 1 when a check fails
agent-eval-gate schema fixtures/normal.jsonleval выводит JSON и носит информационный характер; gate удобен для CI и возвращает ненулевой код при ошибке.
Схема трассировки
Один JSON-объект на строку. type принимает одно из значений: run, model_call, tool_call, tool_result или error.
Необязательные поля включают id, parent_id, timestamp, status, tool, arguments, latency_ms, attempt, tokens: {input, output} и error_type.
Метрики подсчитывают вызовы инструментов, уникальные инструменты, повторяющиеся сигнатуры (tool, arguments), повторные попытки (attempt > 1), задержку, суммарные токены, типы ошибок, нормализованные классы сбоев, итоговый статус и использование контекстного бюджета. Контекстный бюджет сравнивается с суммой входных и выходных токенов; токенизация делегируется производителю, поэтому этот инструмент не оценивает скрытые токены.
Классы сбоев включают schema_error, permission_denied, timeout, tool_error, duplicate_operation, unknown_side_effect, model_error и unknown.
Золотые кейсы
JSON кейса задаёт трассировку и необязательные ограничения: expected_tools, forbidden_tools, max_tokens, max_steps, expected_final_status и context_budget. Фикстуры в этом репозитории являются синтетическими и публичными.
MCP
Установите опциональный SDK с помощью pip install -e '.[mcp]', затем запустите python -m agent_eval_gate.mcp_server. Он предоставляет инструменты только для чтения inspect_trace и evaluate_case_file, возвращающие структурированный JSON. Настройте ваш MCP-клиент на запуск этой команды; никакой связи с официальным плагином не подразумевается.
Интеграция с Codex
CLI можно напрямую вызывать из навыка или плагина Codex. Минимальный навык может вызывать agent-eval-gate inspect <trace> и agent-eval-gate gate <case>; MCP-сервер можно зарегистрировать как локальный stdio-сервер. Храните трассировки и кейсы в рабочей области, из которой осуществляется вызов.
Архитектура и разработка
JSONL -> parser -> typed events -> deterministic analysis -> eval checks -> CLI / MCP JSONЗапускайте pytest, ruff check . и mypy agent_eval_gate. GitHub Actions выполняет эти проверки при пушах и pull request. Известные ограничения: отсутствуют адаптеры трассировок для конкретных вендоров, отсутствует вероятностная оценка и отсутствует повторный подсчёт токенов по исходным промптам.
Китайское описание
Это независимая реализация Trace Inspector + Eval Gate для Codex, агентов, совместимых с OpenAI, и MCP-клиентов, распространяемая под лицензией MIT; это не официальный плагин OpenAI или Codex, и она не копирует код из ограниченных репозиториев.
Для установки требуется Python 3.11+: python -m pip install -e .. inspect выводит метрики в JSON, eval выполняет и показывает проверки золотых кейсов, а gate возвращает ненулевой код выхода при нарушении ограничений и подходит для интеграции в CI. В JSONL событий type поддерживает run, model_call, tool_call, tool_result, error; необязательные поля включают имя инструмента, аргументы, задержку, токены, количество повторных попыток и тип ошибки. Для токенов в метриках используются tokens.input и tokens.output, предоставленные производителем; этот инструмент не угадывает скрытые токены.
Фикстуры и кейсы в репозитории являются синтетическими и публичными данными. MCP SDK является опциональной зависимостью; сервис анализирует локальные трассировки и кейсы в режиме только для чтения. Текущие ограничения включают отсутствие адаптеров для конкретных вендоров, отсутствие вероятностной оценки и отсутствие повторного подсчёта токенов по исходным промптам.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.
Remote MCP for Gemini upgrade evals, prompt regressions, output diffs, and eval receipts.
Statically audits MCP tool surfaces for token cost, schema quality, and design issues.
Grade MCP tool definitions for agent-readiness: score, A-F grade, fixes, est. token cost.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceAn MCP-style stdio server for evaluating AI agent outputs, enabling CI-friendly quality gates, regression comparisons, and canary promotion decisions.3MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceServes offline document validation and evaluation operations of the Judgment Pack Specification to MCP clients over stdio, enabling agents to validate and evaluate JPS documents as tool calls. Supports conformance validation, experimental evaluation with disposition and error classes, and corpus testing.2Apache 2.0
- AlicenseAqualityAmaintenanceMCP server exposing AI agent observability tools: list, inspect, and deterministically replay recorded agent execution traces for debugging failures.146 PyPIApache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceRead-only local MCP server for inspecting AgentInspect TypeScript AI-agent traces. Lists runs, exposes bounded causal-failure and TraceFacts evidence, evaluates TraceContract checks, compares runs, and creates share-checked evidence without mutating traces or invoking agent tools.466 npm165MIT