智能体能力评估的量化指标体系
MCPMark设计的pass@K评估指标重新定义了AI智能体性能的测量维度。该指标通过在K次独立尝试中计算任务成功率，有效区分了模型的单次爆发力和持续稳定性。具体实现时，系统会记录模型在代码提交的准确性、流程步骤的完整性以及异常处理的合理性等多维度表现，最终生成包含pass@1(首次成功率)、pass@5(五次内成功率)和avg@K(平均表现分)的立体评估报告。
相较于传统基准测试的二元判定，这种多轮次验证机制能更准确地反映智能体在实际业务场景中的可靠程度。例如在GitHub任务组测试中，优质模型可能展现90%+的pass@5通过率，但仅70%的pass@1表现，这种数据差异揭示了模型通过自我修正提升任务完成度的潜力，为智能体的容错机制设计提供了重要参考。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCPMark：大模型集成MCP执行智能体任务能力基准测试Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " pass@K指标是衡量AI智能体稳定性的黄金标准
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