核心指数 评估 5/5
主题 高频要求 eval、benchmark、回归测试。没有 eval 的 Agent 只能 demo。
每个当天会被提问或用于练习的术语，先给通俗释义，再给专业释义，避免题目超出当天知识点。
通俗释义：用固定题集和指标反复测，不靠感觉判断变好。
专业释义：eval 定义任务集、期望行为、评分器和回归门禁；benchmark 提供可比较的离线/线上质量、成本、延迟基线。
当天检查：能为学习助手写覆盖正常、边界、故障、越权的 eval cases。
参考脉络：OpenAI Evals / Google agent evaluation guidance
通俗释义：把“概念定义”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：概念定义 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 概念定义，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
通俗释义：把“工程实现”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：工程实现 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 工程实现，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
通俗释义：把“失败模式”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：失败模式 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 失败模式，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
通俗释义：把“理解表达”先理解成今天要掌握的一种工程判断：它帮助你决定系统该如何稳定完成任务。
专业释义：理解表达 是 Agent Harness 课程中的专项能力点，需要从定义、输入输出、工程边界、失败模式、指标与验证方式六个角度掌握。
当天检查：能用自己的话解释 理解表达，并把它映射到 AI Digest / Hermes / 学习平台中的一个真实环节。
参考脉络：课程内置知识点；当天需结合 AI Digest 或真实系统案例验证
主题 高频要求 eval、benchmark、回归测试。没有 eval 的 Agent 只能 demo。
它在 Agent Harness 中连接“目标/约束、上下文、工具、状态、验证、运营指标”这些层。学习时要问：这一层负责限制什么风险？它把哪类不确定性变成了可观察、可恢复、可评估的工程对象？
任务集 → 期望行为 → 自动评分 → 人审 → 回归门禁
今天围绕“Eval：从 Demo 到 Regression”建立一个可复用的工程判断：先能定义它解决什么问题，再能指出它在 Agent Harness 中位于哪一层，最后能用一个真实系统环节验证它是否有效。主题 高频要求 eval、benchmark、回归测试。没有 eval 的 Agent 只能 demo。 学习时不要只记名词，要把它和状态、工具、上下文、评估、成本或安全边界中的至少一项连接起来。
我能围绕 Eval：从 Demo 到 Regression 讲清楚工程目标、实现方式、指标和失败处理。
任务集 → 期望行为 → 自动评分 → 人审 → 回归门禁
为学习助手写 6 个 eval cases。
完成标准：覆盖正常、边界、故障、越权。
多角色协作只有在边界清晰、可评估、可回归时才值得引入。