arXiv 论文提出闭环智能体评估与自校准方法
原文标题：Closed-Loop Agent Evaluation: Layered Measurement and Self-Calibration
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针对已上线智能体评估多为一次性打分的问题，论文提出闭环评估方法，把评估建模为有偏评分者与截断结果下的性能估计。方法覆盖 span、trace、对话与参与度四个层级，并通过内环审计证据规则、外环回归检查驱动智能体改进。在 SharpInsight 案例中，证据加规则判断比整体打分更可靠。
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