HAL Harness官网 – AI Agent标准化评估框架

HAL Harness是由普林斯顿大学SAgE团队开发的AI Agent评估框架和排行榜，旨在解决评估过程中的复杂性和效率问题。它支持多种基准测试（如SWE-bench、USACO等），可在本地或云端运行，并通过并行化提高效率。与Weave集成实现自动化的成本跟踪和日志记录，提供Pareto前沿可视化等功能。

HAL Harness的特点:

1. 统一的评估框架，支持自定义Agent和基准测试
2. 灵活的执行环境（本地/云端）和并行化支持
3. 与Weave无缝集成，自动记录成本和Agent行为
4. 成本控制评估与Pareto前沿可视化
5. 基于LLM的自动化失败分析工具
6. 模块化架构，支持框架无关的扩展
7. 加密Agent跟踪防止基准污染

HAL Harness的功能:

1. 下游用户发现基准测试和优质Agent
2. 开发人员调试和优化Agent性能
3. 安全研究人员评估Agent抗威胁能力
4. 学术机构进行可重复的AI研究
5. 企业采购时比较成本/性能权衡
6. 基准开发者提升测试集可见度
7. 参加排行榜竞争（如SWE-bench评估）

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