核心问题：一个跑了三个月、处理几千个任务的多 Agent 系统，怎么知道它整体上是在变好还是变坏？哪些指标会骗人？系统会不会对评估"应试"？如何把"这个系统行不行"从感觉变成可度量、可追责、可持续优化的工程问题？

第20节 多智能体系统评估与优化

人工智能

构建三级指标体系（任务/系统/长期），识别Goodhart定律下的指标应试，用多指标配平+holdout密封+不定期人审构筑防线。五级验证阶梯（单测至全量）分工明确，基准任务集按覆盖矩阵版本化防污染。优化闭环核心：分段定位先于二分，回归集与holdout两线同升方为真改进，事故必产回归任务。信任分将评估映射为自主权分配，人工介入率、单任务成本、事故率是终态铁三角。

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