eval-result-interpreter

用途

此技能接收评估结果——Copilot Studio 评估 CSV 文件、粘贴的摘要或对结果的英文描述——并生成结构化分诊报告。它是操作工作流中的独立 Interpret（解读） 技能：规划 → 生成 → 运行 → 解读。在 10 步操作手册中，它读取基线（第 6 步），推动诊断（第 7 步），并设计第 9 步优化循环。输出会告诉你是否可以发布、出了什么问题、问题原因以及应优先修复什么。

此技能以 Practical Guidance on Agent Evaluation: a 10-step playbook 为依据。它利用第 6 步读取包含 Agent 版本和时间戳的基线结果，利用第 7 步将失败归类为评估设置问题或 Agent 质量问题，并利用第 9 步定义生产反馈循环。MS Learn 评估资源仍是有用的辅助参考，但 10 步操作手册才是权威方法。

知识来源： 此技能的分析框架以 10 步操作手册和 Microsoft 的 Triage & Improvement Playbook 诊断方法为依据，涵盖 SHIP/ITERATE/BLOCK 门槛解读、失败验证、补救措施映射和模式分析。

何时使用此技能，何时使用 eval-triage-and-improvement

这两项技能采用相同的分诊框架，但适用于不同的工作模式：

在以下情况下使用 eval-result-interpreter……	在以下情况下使用 eval-triage-and-improvement……
你有 CSV 文件或具体结果，想要一份一次性结构化报告	你想要交互式指导，逐步进行诊断
这是你首次查看结果——你需要快速得出结论并了解优先行动	你正处于持续改进循环中——修复、重新运行并再次分诊
你想要一份可交付给客户的成果（.docx 分诊报告）	你需要针对特定评估集失败（例如“触发了错误的工具——接下来怎么办？”）获得详细的补救指导
评估运行相对简单（失败少于 20 个）	你有大量失败（15 个以上），需要帮助确定调查优先级
你需要内嵌的活动映射/结果比较工具建议	你需要操作手册中的示例和更深入的诊断演练

如果不确定： 先使用 eval-result-interpreter 获取结构化报告；如果需要交互式帮助来实施修复，再切换到 eval-triage-and-improvement。

说明

以 /eval-result-interpreter <results> 的形式调用时，解析输入并生成以下输出。接受以下任意输入格式：

格式 1 — Copilot Studio CSV 文件（主要格式）

用户提供从 Copilot Studio Agent 评估导出的 CSV 文件路径。CSV 包含以下列：

列	说明
question	发送给 Agent 的测试用例输入
expectedResponse	预期答案（General Quality 测试可能为空）
actualResponse	Agent 的完整回复
testMethodType_1	使用的测试方法（例如 GeneralQuality、CompareMeaning、KeywordMatch、ToolUse、ExactMatch、Custom）
result_1	Pass 或 Fail
passingScore_1	阈值分数（可能为空）
explanation_1	评分器对判定的理由

单行可能包含多种测试方法：testMethodType_2、result_2、passingScore_2、explanation_2 等。

用户提供文件路径时，读取并解析 CSV。统计 Pass/Fail 总数及各测试方法的统计数据。

格式 2 — 纯文本摘要

粘贴的通过/失败数量、失败列表或结果的文字描述。

格式 3 — Manifest / 方法论元数据（优先使用，可提高准确性）

优先使用生成器提供的 manifest 元数据——配套的 .docx 报告和 dashboard stage-N-data.json——而不是根据 CSV 文件名或问题文本推断。使用这些元数据将每一行或每组映射到 set_type（capability 或 trust_safety）、类别/维度、测试方法、门禁类型、通过率目标、回归类别、人工审核标记以及来源/真实依据来源。说明：“正在使用你的 manifest 来确定集合元数据和门禁判定。”

如果没有工作簿/manifest，则依次根据 CSV 文件名和问题文本进行推断。说明推断依据，并将门禁状态标记为需负责人审核。

根据现有详细程度开展分析。如果输入信息有限，说明作出的假设。不要要求用户补充信息——基于现有内容尽可能进行分类分析。

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输出结构

0. 预分类基础设施检查（依据 Triage Playbook）

分析失败前，先确认评估运行期间基础设施运行正常。如果以下任一项异常，应将受影响的用例标记为基础设施阻塞，而不是 Agent 失败：

• 所有知识源是否均可访问且已完成索引？
• 是否有 API 后端返回错误、超时或限流？
• 身份验证令牌在整个运行期间是否有效？
• 评估环境是否与预期配置一致？

如果无法根据输入判断基础设施的运行状况，请说明：“无法根据此输入验证基础设施运行状况——继续分析。如果失败看起来不一致，请在确认所有知识源和 API 均可访问后重新运行。”

1. 基线分数摘要（第 6 步）

解析结果并生成：

指标	值
测试用例总数	X
通过	X
失败	X
总体通过率	X%
使用的测试方法	GeneralQuality、CompareMeaning 等
基线时间戳 / Agent 版本	如输入中提供则填写；否则填写“未提供”

如果 CSV 的每行包含多种测试方法，还需报告各方法的通过率。

然后分别按 能力 和 信任与安全 报告各评估集合。优先使用 manifest 元数据确定 set_type、category、测试方法、门禁类型、通过率目标、回归类别和来源。每个集合均使用以下表格：

评估集合	集合类型	类别 / 维度	测试方法	回归类别	目标	实际值	门禁类型	门禁状态
X	capability / trust_safety	X	X	regression / gate-only / both	X%	X%	hard / soft	PASS / MISS

能力与信任和安全的报告应分开。信任与安全类别包括 guardrails、out_of_scope、sensitive_data、prompt_injection 和 compliance。幻觉属于忠实度/依据充分性能力方面的失败，而非信任与安全失败。 2. 判定——基于门槛的 SHIP / ITERATE / BLOCK 决策（D5）

根据清单中的各评估集门槛做出判定，而不是依据汇总通过率。对于每个评估集，只要清单中提供了通过率目标和门槛类型，就应读取这些信息：

• 硬性门槛——部署前必须通过。任何硬性门槛未通过，Agent 都不能 SHIP。
• 软性目标——需要跟踪并整改，但本身不会阻止部署。

应用以下基于门槛的决策规则：

ANY hard gate missed?
    YES -> cannot SHIP.
           Trust & safety hard-gate miss -> usually BLOCK.
           Deployment-critical capability hard-gate miss -> BLOCK or ITERATE based on severity and owner risk tolerance and gate policy.
           Other hard-gate miss -> ITERATE until fixed.
    NO  ->
        ANY soft target missed?
            YES -> ITERATE: track the gap and fix in priority order, but it is not blocking by itself.
            NO  -> SHIP, assuming human review agrees coverage is sufficient.

报告每个评估集的实际通过率与目标，并说明其硬性／软性门槛状态。明确指出汇总通过率何时会产生误导：如果信任与安全硬性门槛未通过，即使汇总通过率很高，也不能 SHIP。

使用风险等级（Agent 层面：覆盖范围、错误的严重性、自主性／影响范围、监管风险、数据敏感性）来解读目标的严格程度和严重性。以工作簿注册表中的评估集类别、门槛类型、目标、预期用途、频率和评分器验证说明作为门槛判定的事实依据。

如果没有工作簿／清单，则仅在无法获取时，根据 CSV 文件名或问题文本推断评估集分组、门槛类型和目标。注明：“未提供工作簿或清单——门槛状态为推断结果，应由负责人审核。”

醒目地注明判定结果：

• “判定：SHIP。”——所有硬性门槛均已通过，软性目标达到要求或已由负责人明确接受。
• “判定：ITERATE。”——没有阻止部署的硬性门槛失败，但有一个或多个软性目标或非阻断性硬性门槛需要修复，才能建立足够信心。
• “判定：BLOCK。”——信任与安全硬性门槛或其他部署关键硬性门槛未通过。

如果通过率为 100%：“100% 的通过率是一个危险信号——你的评估可能太简单。请加入更难的边缘案例和对抗性场景，再信任这一结果。”

3. 失败分类——遵循《分类处理手册》的第 2 层

对于每个失败的测试用例（或相似失败的集合），在归咎于 Agent 之前，先应用手册中的 5 个问题评估验证流程：

#	诊断问题	如果回答“是” -> 根本原因
1	Agent 的实际回答是否可以接受（真实用户会满意吗）？	评估设置问题——评分器或预期值有误
2	预期答案是否仍然准确且为最新？	如果回答“否” -> 评估设置问题——预期答案已过时
3	测试用例是否代表真实的用户输入？	如果回答“否” -> 评估设置问题——测试用例不真实
4	是否存在同样正确但会被评分器拒绝的合理替代回答？	评估设置问题——评分器过于死板
5	测试方法是否适用于正在测试的内容？	如果回答“否” -> 评估设置问题——方法错误

每个失败的用例都必须归入十步手册第 7 步的两个根本原因类别之一，且只能归入其中一类：

• 评估设置问题——回答实际可接受，只是评估错误地判定为失败。行动：修正评估。
• Agent 质量问题——评估正确地发现了真实问题。行动：记录问题模式、制定修复方案并跟踪进展。

保留《分类处理手册》中更细致的分类体系，但须明确将其映射到上述两个类别：

细分分类	Step 7 类别	含义	操作
评估设置问题	评估设置问题	测试用例、预期答案、评分标准、评分器或测试方法有误。Agent 可能表现正常。子类型：过时的预期答案、过于严格的评分器、不切实际的测试用例、错误的评估方法、评分器事实错误、评分器存在系统性偏差、验收标准含糊不清。	更新评估用例、评分标准、预期回复或方法；除非评分标准发生了广泛变更，否则只重新运行受影响的用例。
Agent 配置问题	Agent 质量问题	Agent 确实生成了不佳的回复。	修复系统提示词、知识来源、工具配置、主题路由、编排或操作行为。
平台限制	Agent 质量问题	问题确实存在，但由无法通过常规配置修复的底层平台行为导致。迹象：在多种提示词／配置下，问题依然存在；即使配置正确，检索仍持续返回错误文档。	记录此限制，设计变通方案，并判断能否满足硬性／软性门槛。

维护一份失败模式日志，记录用例 ID、评估集、集合类型、类别／维度、门槛类型、Step 7 类别、细分分类、模式、负责人、修复位置和重新运行目标。将根本原因相同的失败归为一组。例如：“用例 3、5 和 7 均因‘未回答问题’而失败——这是一个 Agent 质量模式（缺少知识来源或范围缺漏），而非三个独立问题。”

3b. 平台诊断工具（适用时建议使用）

Copilot Studio 提供了可加快问题排查的内置工具。在这些工具有助于客户进一步调查时，请向其介绍：

工具	功能	建议使用时机
活动图	显示 Agent 处理测试用例时的决策过程——触发了哪些主题、检索了哪些知识来源、调用了哪些操作。可在 UI 中点击任意测试用例结果查看。	对于仅凭 CSV 无法明确根本原因的任何失败，建议使用。可以说：“打开用例 X 的活动图，查看 Agent 是否检索了正确的知识来源，或是否路由到了错误的主题。”
结果比较	并排比较两次评估运行，显示哪些用例从通过变为失败，或从失败变为通过。拥有同一测试集的多次运行结果时即可使用。	当客户准备在更改后重新运行时，在下一次运行部分（第 8 节）中建议使用。可以说：“重新运行后，使用‘结果比较’确认更改修复了目标失败用例，同时没有导致原本通过的用例失败。”
集合级评分	对整个测试集的整体质量进行评估（而非只评估单个用例是否通过）。提供汇总质量评估。	当客户的结果处于临界状态（通过率接近阈值）或各个用例的结果不一致时建议使用。集合级视图可揭示 Agent 整体是否胜任、仅有少数失败用例，或这些失败是否表明存在系统性问题。

排查失败时，如果仅凭 CSV 说明无法确定根本原因，始终建议查看活动图。活动图是最有用的单一诊断工具——它会准确显示 Agent“想了什么”，而不只是它说了什么。

补充信号：用户反馈（点赞／点踩）

如果 Agent 已经部署（即使处于预览状态），Copilot Studio 也会收集用户反馈——用户对 Agent 回复的点赞／点踩。这些反馈不属于评估 CSV 的一部分，但可以补充评估结果：

• 评估结果为 PASS，但用户点了倒赞： 评估标准可能过于宽松，或者测试用例无法体现真实的用户预期。请调查评估器接受的内容与用户实际需求之间的差距。
• 评估结果为 FAIL，但用户点了赞： 评估标准可能过于严格（评估器过于僵化），或者用户的标准低于评估标准。请重新审视这些场景的预期回复。
• 某个评估未涵盖的主题收到大量倒赞： 覆盖缺口——在下一轮评估中为该主题领域添加测试用例。

如果有用户反应数据，请在模式分析（第 6 节）中提及，以便将评估结果与真实世界的满意度进行交叉参考。不要用用户反应取代结构化评估——这些数据噪声较大，且偏向于那些愿意点击的用户，也无法诊断根本原因。它是一种信号，而非定论。

4. 解释分析

4a. 通用质量评分标准

当测试方法为 GeneralQuality 时，Copilot Studio 会根据 4 个不同标准为回复评分。通用质量评分较低意味着其中一项或多项未通过——客户需要知道具体是哪一项，才能修正正确的问题：

标准	评估内容	低分意味着	修正方向
相关性	回复是否回应了用户的问题？	Agent 忽略了问题、回答了另一个问题，或者在不该回答“不知道”时这么说了。	检查知识源覆盖情况——该主题是否在范围内？检查主题路由——是否触发了正确的主题？打开活动映射，查看 Agent 检索了什么。
依据性	回复是否基于 Agent 配置的知识源（而非凭空编造）？	Agent 编造了信息，或陈述了知识源中没有的事实。这是幻觉检测器。	查看检索了哪些知识源（活动映射）。如果存在正确的来源但未被检索，请检查索引和分块。如果没有来源涵盖该主题，请添加一个，或者指示 Agent 说“我没有这方面的信息”。
完整性	回复是否完整回答了问题，没有遗漏关键部分？	Agent 给出了部分答案——涉及了该主题，但遗漏了重要细节。	检查知识源是否包含完整答案。如果包含，Agent 可能截断了内容或过度概括——请调整系统指令。如果来源本身也不完整，请更新来源。
拒答	Agent 是否在适当时拒绝回答？（既不过度回答，也不回答不足。）	Agent 要么在应该拒绝时回答了（例如，超出范围的问题、不安全的请求），要么在应该回答时拒绝了（限制过严）。	检查系统指令中的范围边界。拒答评分低且相关性评分也低 = Agent 对所有问题都回答得不好。拒答评分低但相关性评分高 = Agent 回答了不该回答的问题（范围泄露）。

4 项标准之间的关系： 通用质量评分通过，意味着 4 项标准全部通过。评分未通过，意味着至少有一项未通过——请检查 explanation 字段，确认是哪一项。最常见的失败模式是仅相关性未通过（知识缺口），其次是仅依据性未通过（幻觉）。如果相关性和依据性同时未通过，Agent 很可能完全检索了错误的知识源。

何时不应仅依赖通用质量： 通用质量会整体检查回复质量，但无法验证具体事实值、检查工具调用是否正确，也无法验证结构化输出格式。请将其与针对性方法结合使用（CompareMeaning 用于事实准确性，ToolUse 用于操作验证，KeywordMatch 用于必需术语）。

4b. 解释模式映射 解析 CSV 中的 explanation 字段。Copilot Studio 的 General Quality 解释采用以下模式——将每种模式映射到上述标准和 Playbook 的诊断问题：

解释模式	质量信号	Playbook 诊断领域
"Seems relevant; Seems complete; Based on knowledge sources"	全部通过	—
"Question not answered; Further checks skipped because relevance failed"	相关性失败	诊断 2.1-2.5（事实准确性 / 知识依据）
"Seems relevant; Seems incomplete"	完整性失败	诊断 2.15-2.18（回复质量）
"Knowledge sources not cited"	来源归属失败	知识依据诊断
"Seems relevant; Seems complete"（无 "Based on knowledge sources"）	依据充分性存疑	诊断 2.4-2.5（幻觉风险）

对于失败项中出现的每种解释模式，指出相应的诊断领域，并建议调查 Playbook 中的具体问题。

4c. 对话（多轮）结果解读

解读对话测试集（多轮评估）的结果时，失败模式与单轮回复测试不同。请应用以下额外的诊断视角：

逐轮诊断： 对话测试用例整体失败，但根本原因通常出在某个特定轮次。逐轮阅读 Agent 的回复，找出质量首次下降的轮次。常见模式：

模式	含义	修复方向
第 1 轮通过，第 3 轮及之后失败	上下文丢失 — Agent 忘记了先前的上下文。检查 Agent 的编排是否保留了对话状态。	检查系统指令中的上下文保留要求。检查主题是否在对话中途重置（经典编排），或大模型上下文窗口是否已超出容量（生成式编排）。
所有轮次都因同一标准失败	系统性问题 — 这不是多轮问题。无论轮次数量如何，Agent 都存在基础质量问题。	将其视为单轮回复失败，并使用上述标准框架进行诊断。
第 2 轮失败（澄清轮次）	澄清处理 — Agent 没有提出恰当的后续问题，或误解了用户的澄清。	检查系统指令中的澄清行为要求。确认 Agent 已获得处理含糊或不完整用户输入的指令。
最后一轮失败（任务完成轮次）	任务未完成 — Agent 在多轮对话中理解了请求，却未能给出最终答案或执行相应操作。	检查 Agent 是否具备完成端到端任务所需的知识来源或工具连接。诊断工具正确，但“最后一公里”未能完成。
Agent 在多轮中重复自身内容	状态循环 — Agent 陷入了循环。这通常是主题路由反复触发同一主题造成的。	打开此对话的活动图，查看 Agent 是否反复循环经过同一主题或操作。

可用方法有限： 对话测试仅支持 General Quality、Keyword Match、Capability Use（Capabilities match）和 Custom。如果发现的问题适合使用 Compare Meaning 或 Exact Match 分析（例如，Agent 给出了正确答案，但措辞不同），请注明此限制，并建议客户为这些特定场景另外创建一个配套的单轮回复测试集。

识别关键轮次： 报告失败时，指出并强调关键轮次——即对话出错的具体轮次。后续轮次的失败往往是较早轮次出错的后果，而非独立问题。修复关键轮次可能通过一次更改解决多个后续失败。

4d. 测试集级别评分解读 Copilot Studio 的集合级评分会将整个测试集作为一个整体进行评估——不仅仅是汇总各个用例的通过／失败数量，还会评估 Agent 在整套测试中的整体质量。当客户有集合级结果时，请结合用例级结果，使用以下框架进行解读：

集合级结果与用例级结果一致时： 这是最直接的情况。集合级评分高且用例级通过率高，说明 Agent 表现良好。集合级评分低且有许多用例失败，则说明存在系统性问题。使用上文的标准分诊框架。

集合级结果与用例级结果不一致时——此时解读尤为重要：

不一致情况	含义	操作
用例级通过率高，集合级评分低	单条回复通过了各自的评分标准，但 Agent 的整体行为仍存在质量缺口——例如回复之间的语气不一致、深度不均，或只是“照字面”通过，却没有“领会意图”。	手动检查一组通过的用例。评分标准可能过于宽松（接受平庸的回复），也可能是集合级评估发现了用例级评估看不到的模式（例如，Agent 给出的答案正确但像机器人）。考虑收紧各个用例的评分标准。
用例级通过率低，集合级评分高	许多单个用例未通过各自的评分标准，但 Agent 的整体行为能力良好。常见原因是评分标准过于严格（例如，要求完全一致的措辞，而 Agent 的改述其实没有问题）。	这是 评估设置问题占主导地位的强烈信号。使用 5 问评估验证流程（第 3 节）审核失败用例。可能的操作：放宽评分标准或更新预期回复，而不是修复 Agent。
集合级评分在不同运行间变化，但用例级结果稳定	整体质量评估发现了各个用例的评分标准遗漏的问题——可能是语气偏移、冗长度增加，或细微的质量变化。	定性比较不同运行间的实际回复。集合级评分标准可能检测到了用例级通过／失败评估无法捕捉的风格退化。

如何在结论中使用集合级评分： 集合级评分是补充信息——它不会取代 SHIP/ITERATE/BLOCK 结论，后者基于清单定义的硬性门槛和软性目标。不过，如果其他方面已达到 SHIP 条件，但集合级评分偏低，则应触发人工审核检查点：“门槛状态显示为 SHIP，但集合级质量评估低于预期。发布前请抽查一组通过的回复。”

5. 优先级最高的 3 项操作——依据 Triage Playbook 的第 3 层（修复措施映射）

按优先级顺序准确列出三项操作。每项都必须遵循 Playbook 的修复模式：更改 X -> 重新运行 Y -> 预期结果 Z。

按照 Playbook 以门槛为先的顺序排列优先级：

1. 首先处理未通过的硬性门槛，尤其是信任与安全（guardrails、out_of_scope、sensitive_data、prompt_injection、compliance）
2. 影响高价值／高风险能力集的 Agent 质量问题模式
3. 未达标的软性目标，从评分最低的评估集开始
4. 重复出现的失败或回归（同一用例在不同运行中持续失败）
5. 扭曲结论或掩盖真实风险的评估设置问题

具体示例：

• "更改： 将产品 FAQ 文档添加到 Agent 的知识来源中。重新运行： 用例 4 和 7（两者均显示“未回答问题”）。预期： 产品相关查询通过相关性评估。"
• "更改： 在系统提示词中添加升级指引：“如果无法解决请求，请提出为用户转接人工客服。”重新运行： 用例 3（“联系一位客服代表”）。预期： 通过相关性评估。"
• "更改： 更新用例 5 中的预期回复——其中引用的流程已过时。重新运行： 仅运行用例 5。预期： 语义分数有所提升（这是评估设置修复，而非 Agent 修复）。"

6. 模式分析——依据 Triage Playbook 的第 4 层 检查是否存在以下 Playbook 中的跨信号模式：

模式	可能表明
所有失败都包含“问题未得到回答”	知识源缺口或范围定义问题
事实准确性和知识依据均未通过	知识源问题（检索到的文档有误或缺失）
准确性通过，但语气／质量未通过	答案正确，但表达欠佳——需要风格指令
信任与安全通过，但能力准确性未通过	Agent 可能受到过度约束——检查安全限制
所有失败都集中在一种问题类型	系统性缺口——修复该类别，而非个别案例
80% 以上的失败属于评估设置问题	暂停 Agent 工作——先审查并修复评估
修改后一个信号改善，另一个信号变差	指令冲突（指令预算问题）

还要检查失败是否集中：如果大多数失败具有相同的根因类型，请明确指出。根据 Playbook：“80% 以上根因相同 = 系统性问题，应修复该类别。”

7. 解释判断依据（讲清楚 WHY）

给出分诊结果后，解释推理过程，帮助客户下次独立运用这一框架。涵盖以下四点：

• **为何得出这一结论：**结合各测试集的实际数据，逐一说明硬性门槛和软性目标。例如：“护栏中的信任与安全测试集属于硬性门槛，得分为 100%，高于 95% 的目标，因此没有触发 BLOCK。计费准确性能力测试集属于软性目标，得分为 72%，低于 80% 的目标，因此结论是 ITERATE——即使总体通过率为 86%，未达到的软性目标仍需修复。”
• **为何以这种方式对失败进行分类：**针对每个采用的 Step 7 类别和细分分类，说明推理链。例如：“案例 3 和 7 被归类为评估设置问题／评估设置问题，因为 Agent 的实际回答在实质上是正确的——准确回答了问题——但评分器因措辞差异而判定失败。预期回答是‘请拨打 1-800-555-0100 联系支持’，而 Agent 说的是‘您可以通过 1-800-555-0100 联系我们的支持团队。’信息相同，措辞不同。这是评分器过于僵化的问题，而非 Agent 质量问题。”
• **为何前 3 项操作按此优先级排列：**将每项操作的优先级与分诊框架联系起来。例如：“知识源修复排第 1，因为它解决了 6 个 Agent 失败案例中的 4 个，而且这些都是核心业务场景。提示词调整排第 2，因为它能修复 2 个失败案例，但它们属于能力场景，在 Playbook 的优先级顺序中排名较低。评估修复排第 3，因为它不会改善 Agent，只会修正测量方式。”
• **这次分诊无法告诉你什么：**说明其局限。例如：“这次分诊基于单次评估运行，无法检测非确定性问题（运行评估 3 次以检查波动）。它也无法判断测试案例是否覆盖了合适的场景——覆盖不足的通过评估，比覆盖良好的失败评估更糟。”

本节旨在讲解方法，让客户最终无需借助该技能也能解读结果。每个要点都必须引用本次评估运行中的具体数据，而非泛泛而谈。

8. 下一次运行建议

结尾用一句话准确说明更改后要重新运行哪些内容。根据 Playbook 的重新运行范围：

更改内容	重新运行内容
单个测试案例（评估修复）	仅受影响的测试案例
Agent 配置变更	受影响的测试案例 + 对一个无关测试集进行抽查
系统提示词变更	完整评估套件
知识源更新	所有忠实度／依据性和事实准确性能力案例
硬性门槛修复	失败的硬性门槛测试集 + Step 8 回归测试套件
**提示：**重新运行后，请使用 Copilot Studio 的 结果比较 功能，将新运行与上一次运行进行比较。该功能会显示哪些用例从通过变为失败，或从失败变为通过，方便你验证更改是否修复了目标失败问题，同时没有引入回归。

8b. 版本比较解读（客户提供两次运行结果时）

如果客户提供了两次评估运行的结果（更改前后，或两种 Agent 配置），请在上述标准分类分析之外，提供比较分析。结果可以是两个 CSV 文件、两段粘贴的摘要，或类似“运行 1 为 78%，运行 2 为 85%”的描述。

比较表：

指标	运行 1（之前）	运行 2（之后）	变化
总体通过率	X%	Y%	+/-Z%
核心业务通过率	X%	Y%	+/-Z%
信任与安全通过率	X%	Y%	+/-Z%
能力通过率	X%	Y%	+/-Z%
未通过的硬性门槛	X	Y	+/-Z
未达标的软性目标	X	Y	+/-Z

用例级变化分析：

将每个测试用例归入以下四类之一：

类别	含义	操作
通过-通过（稳定）	两次运行均通过，没有回归	无需操作，但应将这些用例作为回归基线记录下来
失败-通过（已修复）	之前失败，现在通过，更改生效	验证修复确实有效（而非非确定性结果）。再运行 2-3 次，确认结果稳定
通过-失败（回归）	之前通过，现在失败，更改导致问题	**最高优先级。**回归比原有失败更严重，因为这意味着已有成果倒退。应立即调查
失败-失败（持续失败）	两次运行均失败，更改没有起效	重新检查根本原因。如果该修复本应解决此用例却未奏效，说明诊断有误

解读变化：

• 两次运行之间总体差异在 +/-5% 以内属于正常范围（大模型的非确定性）。不要因小幅波动而欢呼或恐慌。运行评估 3 次并取中位数，以区分信号与噪声。
• 在同一 Agent 版本上，用例在两次运行间结果不同（一次通过，一次失败），说明这是可靠性问题，而非质量问题。应单独标记。
• 更改后回归数量超过修复数量，说明该更改总体产生了负面影响，可考虑回退。
• 某个类别中的问题全部得到修复，而另一个类别中全部出现回归 = 指令冲突。修复信任与安全响应的提示词更改，可能过度限制了业务响应。这是系统提示词编辑产生意外副作用时最常见的情况。

能力、信任与安全以及回归的说明：帮助客户了解每种评估运行类型的用途：

• 能力评估集衡量任务质量维度，例如准确性、忠实度/依据充分性、相关性、风格/语气，以及推理/工具使用。幻觉属于此类，是忠实度方面的问题。
• 信任与安全评估集衡量拒绝、范围、敏感数据、提示词注入和合规行为。这些通常是硬性门槛。
• 回归集会在更改后重新运行之前通过或至关重要的测试用例。通过率应接近目标；任何下降都属于必须调查的回归。
• 仅门槛评估集在试点前、投入生产前或重大更改后等里程碑节点运行。

健康的评估实践会同时使用能力评估集和信任与安全评估集，并将它们划分为第 8 步中的回归套件和仅门槛套件。如果客户只运行其中一种，建议添加另一种。

9. 生产环境优化循环计划（第 9 步）

最后以简短、着眼未来的优化循环计划收尾，将本次评估与部署后的持续改进衔接起来：

1. 收集信号： 点踩（最高优先级信号）、升级处理、人工覆盖、支持工单和定性反馈。
2. 归类： 将信号归为反复出现的失败模式，并将每个类别映射到现有评估集或覆盖缺口。
3. 确定修复位置： Agent 配置（提示词／检索／工具／编排）、评分标准／评估设置，或新增评估用例。
4. 发布： 由负责人实施最小且安全的更改，并注明版本。
5. 重新评估： 运行受影响的用例和第 8 步回归测试套件，然后将任何新用例加入失败模式日志和回归测试套件。

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第 3 步 — 生成输出文件

在对话中显示分流报告后，生成一份格式化报告：

评估结果分流报告（.docx） 使用 docx 技能创建一份格式化文档，包含：

• 标题：“评估结果分流报告”
• 日期和 Agent 名称（如已知）
• 评分摘要表
• 结论（SHIP/ITERATE/BLOCK）及门槛说明
• 各评估集的实际通过率与目标通过率，以及硬性／软性门槛状态
• 分别报告能力和信任与安全结果
• 每个失败用例的失败分流详情，包括第 7 步类别和细分分类
• 失败模式日志
• 优先级最高的 3 项行动
• 模式分析
• 解读依据（第 7 节的内容——结论、分类和优先级背后的原因）
• 人工审核检查点表（来自第 4 步）
• 下一轮运行建议
• 生产优化闭环计划（第 9 步）

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步骤 4 — 人工审核检查点

在输出文件之后、对话结束之前，显示一个 需要人工审核 部分。评估解读中的错误假设可能导致错误决策——错误的判定可能让有问题的 Agent 上线，也可能阻止优秀的 Agent 上线。以下检查点标出必须依靠人工判断的环节。

需要人工审核

#	检查点	需要核实的内容	重要原因
1	判定符合你的业务实际情况	得出 SHIP/ITERATE/BLOCK 的阈值是默认值。判定是否符合你实际愿意部署的标准？对于医疗 Agent，86% 时判定为“SHIP”可能无法接受；对于内部 FAQ 机器人，78% 时判定为“ITERATE”可能就足够了。	只有你的团队了解实际的风险承受能力和门禁政策。判定是建议，而非决策。
2	评估设置问题确实存在，而非借口	对于每个被归类为“评估设置问题”的失败案例，请亲自阅读 Agent 的实际回复。它真的可以接受吗？还是 AI 在替 Agent 开脱？	将 Agent 的失败误归类为评估问题，会导致真实问题被忽略。20% 的估算只是起点，不是免责通行证。
3	根因分组合理	如果失败案例被分组（“案例 3、5、7 有相同的根因”），请核实它们确实源于同一个问题。仅凭 CSV 数据，不同症状可能看起来很相似。	分组错误就会导致修复错误，进而浪费迭代时间。一次错误分组就可能让你在整个周期内修错方向。
4	前 3 项行动可行且优先级正确	你能实际落实建议的更改吗？优先顺序是否符合你的时间安排和限制？可能建议先修复知识源，但这需要 2 周；调整提示词也许更快，能让你现在就继续推进。	建议的优先级基于影响，但你的团队更了解所需工作量和依赖关系。
5	调查 100% 的通过率，而不是庆祝	如果结果是 100%，请勿在添加更难的测试案例之前就发布。请检查：预期回复是否过于宽泛？测试方法是否过于宽松？你是否只测试了理想路径？	满分几乎总是意味着评估太简单，而不是 Agent 完美无缺。
6	修复措施不会破坏已通过的场景	根据前 3 项行动进行更改之前，请检查这些更改是否会影响当前已通过的测试案例。尤其是提示词更改，可能产生连锁影响。	修复 3 个失败案例，却引入 5 个新问题，得不偿失。更改后务必重新运行完整测试套件。

检查点之后，添加：

• 强制提醒：“本分诊报告由 AI 根据你的评估结果生成。在依据判定或修复措施采取行动之前，请与你的团队一起审核失败案例，尤其是被归类为评估设置问题的案例。区分 Agent 问题和评估问题需要人工判断。”

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数据保留警告

Copilot Studio 会在 89 天后删除测试运行结果。务必建议用户：

1. 每次评估运行后立即导出结果 CSV（测试集 → 导出结果）
2. 将结果与 Agent 版本一同存储在 SharePoint 或代码仓库中
3. 如果报告建议修复后重新运行，请在更改之前导出当前结果，以便进行前后对比

每份生成的报告末尾都要包含此提醒。

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行为规则

• 首先给出结论，再进行分析。
• 对于集合类型、类别、测试方法、门槛类型、目标、回归类别和来源，优先采用清单元数据，而非推断。
• 根据硬性门槛和软性目标决定 SHIP / ITERATE / BLOCK，而不是依据总体通过率。
• 如果任何信任与安全硬性门槛未通过，立即判定为 BLOCK。信任与安全方面的失败不可妥协，除非负责人明确在清单中重新归类该门槛。
• 在归咎于 Agent 之前，务必先检查失败是否由评估设置问题导致。这是解读评估时最常见的错误。
• 每项失败都必须恰好归入 Step 7 的一个类别：评估设置问题或 Agent 质量问题。将细分分类保留为次级标签。
• 如果通过率为 100%，应将其视为警示信号并明确指出。
• 如果输入过于稀疏，无法得出可靠结论，则默认判定为 ITERATE，并说明原因。
• 如果仅凭 CSV 无法判断失败属于 Agent 质量问题还是评估设置问题，请明确说明，并告知用户查看该行的 actualResponse。
• 根据 Playbook 关于非确定性的指导：如果用户提到多次运行评估，±5% 的波动属于正常范围；±10% 则需要调查。

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示例调用

/eval-result-interpreter C:\Users\me\Downloads\Evaluate Agent 260310_1652.csv

/eval-result-interpreter 5/9 passed. Failed: case 3 (relevance), case 4 (relevance), case 5 (incomplete), case 7 (relevance).

/eval-result-interpreter All 8 cases passed on first run.

/eval-result-interpreter [paste CSV contents here]