基础概念
pass@K反映模型在K次尝试中的任务完成稳定性，是衡量智能体可靠性的核心指标。
Erweiterungsmethoden
| 优化方向 | 具体措施 |
|---|---|
| Tipp Technik | 在模型调用时附加MCP协议规范说明 |
| Umgebung Konfiguration | 确保.mcp_env包含完整的API权限配置 |
| Parameterabstimmung | 调整temperature等生成参数降低随机性 |
| Aufschlüsselung der Aufgaben | 将复杂任务拆分为子任务组分别测试 |
诊断流程
1. 分析失败任务日志（位于./results/）
2. 在Playwright-WebArena中复现失败场景
3. 对比不同模型的错误模式
4. 针对高频失败点进行强化训练
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 " 怎样提升pass@K指标以实现更稳定的智能体任务执行？
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