agentic-eval
À propos
La compétence agentic-eval fournit des modèles pour mettre en œuvre des boucles d'évaluation et d'affinement itératives afin d'améliorer les sorties des agents d'IA. Elle est essentielle pour les tâches critiques en matière de qualité, comme la génération de code ou la rédaction de rapports, en permettant des techniques telles que l'autocritique, l'évaluation par grille et l'affinement piloté par les tests. Les développeurs l'utilisent pour construire des systèmes où les agents peuvent mesurer, critiquer et optimiser leurs propres réponses.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/agentic-evalCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
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MétaSGLang est un framework de service LLM haute performance spécialisé dans la génération rapide et structurée pour les workflows JSON, regex et agentiques grâce à son cache de préfixe RadixAttention. Il offre une inférence nettement plus rapide, particulièrement pour les tâches avec des préfixes répétés, ce qui le rend idéal pour les sorties complexes et structurées ainsi que les conversations multi-tours. Choisissez SGLang plutôt que des alternatives comme vLLM lorsque vous avez besoin d'un décodage contraint ou que vous construisez des applications avec un partage étendu de préfixes.
