个人pa项目需要做eavl吗? 执行路径我不太清楚 要不要做trace?

回复 群友 2236 要，但顺序别搞反：先跑起来、开始积累 badcase，再谈 eval 和 trace。 pa 这种项目最典型的坑是一上来搭一整套评测框架，结果产品还没成形，评测集全是对着空气打。正确的路径是：先让自己每天真用它，把每次翻车记下来，这些记录慢慢就长成你的 badcase 集，那才是真正对你有意义的 eval。 trace 这块不用犹豫，早做。pa 的执行是一长串「模型决策 → 调工具 → 拿结果 → 再决策」，光看最终输出你根本不知道它哪一步跑歪。至少要能看见：每一步的输入是什么、选了哪个工具、参数对不对、工具返回了什么、什么条件下收的工。没有这个，你连 badcase 都描述不清楚，更别说改。 粒度上有个实用判断：trace 先做到「能复现」就够，不用一开始追求全链路可观测性平台。结构化地记下每步的 role、工具名、参数、返回摘要、耗时，够你回放就够了。等 badcase 攒到几十条，你自然知道该在 trace 里加什么字段。 eval 分两层做比较省事。一层是单点，比如「这个工具选得对不对」「参数该填的不该填的」，这种不用跑全流程，成本低、迭代快。另一层是端到端任务成功率，从一批真实任务里抽你觉得有代表性的，人工看一眼结果对不对就行，不必一开始就全自动化判分。 另外 pa 有个特点值得注意：它的正确性往往不是二元的。同一件事做到 80% 和做到 100%，用户感受完全不同，所以记录 badcase 的时候把「差在哪」也写下来，别只记成功失败。 順带问一句，你的 pa 现在跑到什么程度了，是已经在自用，还是还在搭骨架？这会影响你现在该先做哪块。