五基准分叉：Agent工具调用评测罗生门

# BFCL V4 可执行验证伪代码
def evaluate_function_call(model_output, ground_truth, tool_schemas):
    # Step 1: 结构校验 — JSON是否合法，参数类型是否匹配
    structural_score = validate_schema(model_output, tool_schemas)

    # Step 2: 执行验证 — 实际调用函数，对比返回值
    exec_result = execute_function(model_output)
    execution_score = compare_results(exec_result, ground_truth)

    # Step 3: Agent模式 — 多步链路完整性
    if agent_mode:
        chain_score = evaluate_tool_chain(
            model_output, 
            max_steps=10,
            check_state_consistency=True
        )

    return weighted_score(structural, execution, chain_score)

# tau-bench 核心评测循环
class TauBenchEvaluator:
    def evaluate(self, agent_llm, domain="airline", k=8):
        results = []
        for run_id in range(k):
            user_sim = UserSimulator(llm=USER_SIM_LLM)
            policy_guard = PolicyGuard(domain=domain)
            conversation = []

            for turn in range(MAX_TURNS):
                user_msg = user_sim.generate(conversation)
                agent_response = agent_llm.respond(
                    conversation + [user_msg],
                    tools=domain.tool_schemas,
                    policy=domain.policy_rules
                )

                # 策略守卫检查
                violations = policy_guard.check(agent_response)
                if violations:
                    results.append({"run": run_id, "status": "FAIL", 
                                   "reason": "policy_violation", "turn": turn})
                    break

                conversation.extend([user_msg, agent_response])
            else:
                results.append({"run": run_id, "status": "PASS"})

        pass_k = sum(1 for r in results if r["status"] == "PASS") / k
        return {"pass_rate": pass_k, "details": results}

# MCP-Atlas 评测核心循环
class MCPAtlasEvaluator:
    def __init__(self):
        self.mcp_servers = load_real_mcp_servers(count=36)  # 真实MCP服务
        self.tasks = load_human_authored_tasks(count=1000)

    def evaluate(self, model):
        results = []
        for task in self.tasks:
            # 1. 连接真实MCP服务器
            server = self.mcp_servers[task.target_server]
            session = await server.connect()  # 真实OAuth/认证

            # 2. 获取工具列表（能力发现）
            available_tools = await session.list_tools()

            # 3. 模型规划并执行
            execution_trace = []
            for step in range(MAX_STEPS):
                model_action = model.plan(
                    task=task.instruction,
                    tools=available_tools,
                    history=execution_trace
                )

                # 4. 真实调用MCP工具
                result = await session.call_tool(
                    model_action.tool_name,
                    model_action.arguments
                )
                execution_trace.append({
                    "tool": model_action.tool_name,
                    "args": model_action.arguments,
                    "result": result,
                    "latency_ms": result.latency,
                    "status": "success" if not result.error else "error"
                })

                if task.is_complete(execution_trace):
                    results.append({"status": "PASS", "steps": step+1})
                    break
            else:
                results.append({"status": "FAIL", "steps": MAX_STEPS})

        return aggregate(results)

graph LR
    subgraph 评测光谱
        A["BFCL V4<br/>语法精度"] --> B["tau-bench<br/>对话一致性"]
        B --> C["MCP-Atlas<br/>真实协议"]
        C --> D["ToolComp<br/>企业编排"]
        D --> E["APEX-Agents<br/>长程自主"]
    end

    subgraph 评测维度
        F["结构正确性"] -.-> A
        G["策略遵从度"] -.-> B
        H["协议兼容性"] -.-> C
        I["多步规划力"] -.-> D
        J["跨域自主性"] -.-> E
    end

    subgraph 生产映射
        K["API网关调用"] -.-> A
        L["客服Agent"] -.-> B
        M["MCP生态接入"] -.-> C
        N["企业自动化"] -.-> D
        O["知识工作替代"] -.-> E
    end

    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#fff3e0
    style C fill:#e8f5e9
    style D fill:#fce4ec
    style E fill:#f3e5f5

flowchart TB
    subgraph 生产评测栈
        direction TB
        S1["Step 1: BFCL V4<br/>筛掉语法层不过关的模型<br/>阈值: >65%"]
        S2["Step 2: tau-bench pass^4<br/>验证对话可靠性<br/>阈值: >50%"]
        S3["Step 3: MCP-Atlas<br/>验证协议层兼容性<br/>阈值: >50%"]
        S4["Step 4: ToolComp<br/>验证企业场景编排<br/>阈值: >40%"]
        S5["Step 5: 自建业务基准<br/>覆盖领域特有工具链<br/>自定义阈值"]
    end

    S1 --> S2 --> S3 --> S4 --> S5

    S1 -->|淘汰率~30%| R1["剩余候选模型"]
    S2 -->|淘汰率~40%| R2["可靠候选"]
    S3 -->|淘汰率~25%| R3["协议兼容候选"]
    S4 -->|淘汰率~20%| R4["企业级候选"]
    S5 -->|最终选定| R5["生产模型"]

    style S1 fill:#e1f5fe,stroke:#0288d1
    style S2 fill:#fff3e0,stroke:#f57c00
    style S3 fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c
    style S4 fill:#fce4ec,stroke:#c62828
    style S5 fill:#f3e5f5,stroke:#6a1b9a
    style R5 fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32

Layer 1: BFCL V4 快速筛选（淘汰率~30%）
    ↓ 剩余候选进入
Layer 2: tau-bench pass^4 可靠性验证（淘汰率~40%）
    ↓ 剩余候选进入
Layer 3: MCP-Atlas 协议兼容验证（淘汰率~25%）
    ↓ 剩余候选进入
Layer 4: ToolComp 企业场景验证（淘汰率~20%）
    ↓ 最终候选进入
Layer 5: 自建业务基准（定向验证）

class ProductionToolCallBenchmark:
    """生产环境工具调用基准最小化设计"""

    def __init__(self):
        # 1. 从真实日志采样100-500条工具调用场景
        self.test_cases = sample_from_production_logs(
            count=300,
            source="tool_call_traces_last_30days"
        )

        # 2. 定义评测维度
        self.dimensions = {
            "schema_accuracy": 0.2,    # 参数结构正确
            "tool_selection": 0.25,    # 工具选择正确
            "timing": 0.15,           # 调用时机正确
            "error_recovery": 0.2,    # 错误恢复能力
            "cost_efficiency": 0.2    # Token效率
        }

        # 3. pass^k可靠度测试
        self.k = 5  # 独立运行5次

    def evaluate(self, model, model_name):
        scores = {dim: [] for dim in self.dimensions}

        for run in range(self.k):
            for case in self.test_cases:
                result = model.invoke(
                    prompt=case.user_query,
                    tools=case.available_tools,
                    policy=case.policy_constraints
                )

                scores["schema_accuracy"].append(
                    validate_schema(result, case.expected_schema)
                )
                scores["tool_selection"].append(
                    result.tool_name == case.expected_tool
                )
                scores["timing"].append(
                    result.called_at_right_step(case.conversation_state)
                )
                scores["error_recovery"].append(
                    self._test_error_recovery(model, case)
                )
                scores["cost_efficiency"].append(
                    result.token_count < case.token_budget
                )

        return {
            model_name: {
                dim: np.mean(scores[dim]) 
                for dim in self.dimensions
            },
            "pass_rate_k": self._compute_pass_k(scores),
            "estimated_monthly_cost": self._estimate_cost(scores)
        }

pie title 工具调用生产失败原因分布
    "模型选错工具/参数" : 35
    "外部API超时/限流" : 25
    "上下文丢失导致重复调用" : 15
    "Schema变更未同步" : 12
    "认证/鉴权失败" : 8
    "其他" : 5

Layer 1: 调用前校验
├── Schema预检（结构化输出保证）
├── 参数范围校验（数值/枚举/格式）
└── 策略前置检查（该不该调）

Layer 2: 调用中韧性
├── 超时控制（单工具<30s，链路<5min）
├── 指数退避重试（最多3次）
├── 熔断器（单工具连续失败>5次→熔断10min）
└── 并行调用降级（超时→串行重试）

Layer 3: 调用后恢复
├── 结果校验（返回值vs预期Schema）
├── 幂等性检查（防重复执行）
├── 补偿事务（失败链路回滚）
└── 人工介入触发（置信度<阈值→转人工）