AI 开发者工具

Caliper

开源的AI智能体技能可靠性测试工具,计算Claude Code、Codex和Pi后端的pass@k分数。

什么是 Caliper?

Caliper是一个开源CLI和智能体技能,通过多次运行并计算pass@k分数来评估AI智能体技能的可靠性,支持Claude Code、Codex、Pi和API后端。

Caliper 与相似工具比较

计价模式免费免费定制定价免费, 付费
免费额度
主要功能
  • 可配置k值的pass@k可靠性评分
  • 无技能基线比较以证明性能增量
  • LLM评判(expect:)和确定性Python断言(assert:)
  • GitHub Pages 托管
  • Jekyll 集成
  • Markdown 内容支持
  • 工作负载监控与异常检测
  • 慢查询识别与优化
  • 自然语言查询转SQL
  • 在加载前根据 ATR 规则扫描技能和 MCP 服务器
  • 实时运行时防护,抵抗提示注入和劫持
  • 用于合规(EU AI Act、NYDFS、DORA)的签名审计证据
优点
  • 可重复、定量的可靠性评分
  • 开箱即用支持多种智能体后端
  • 免费托管,支持自定义域名
  • 通过 Git 轻松设置
  • 快速的一行命令安装,15分钟完成设置
  • 自托管确保数据留在您的基础设施内
  • 开源 MIT 许可
  • 实时检测与防护
缺点
  • 需要CLI设置和特定智能体的依赖
  • LLM评判在主观任务上可能不一致
  • 仅限于静态内容
  • 无服务器端处理
  • 需要自托管和 VPC 设置
  • 未提及免费层级或试用
  • 企业功能需要付费版本
  • 设置可能需要技术专业知识
适合对象
  • 构建和维护智能体技能的开发者
  • 需要跨运行衡量智能体技能可靠性的团队
  • 开发者
  • 开源项目
  • 数据库管理员
  • 数据工程师
  • 构建和部署AI代理的开发者
  • 需要可审计AI安全的企业

如何使用 Caliper?

  1. 1通过pipx安装:pipx install caliper-eval
  2. 2编写.eval.yaml规范,包含任务、提示词和预期结果
  3. 3运行评估:caliper run my-skill.eval.yaml --k 3 --baseline
  4. 4或使用智能体技能:/evaluate-skill run my-skill.eval.yaml --k 3 --baseline

Caliper 主要功能

  • 可配置k值的pass@k可靠性评分
  • 无技能基线比较以证明性能增量
  • LLM评判(expect:)和确定性Python断言(assert:)
  • 多后端支持:Claude Code、Codex、Pi、Claude API、OpenAI API
  • 可配置工作进程的并行任务执行
  • 工作流内使用的智能体技能(evaluate-skill、grill-skill)
  • 结果为JSON格式,便于历史追踪
  • 使用grill-skill进行交互式规范生成

Caliper 使用场景

  • 验证技能是否确实提升了智能体相对于基线的性能
  • 追踪模型更新和提示词变化对可靠性的影响
  • 比较哪个智能体后端运行技能更可靠
  • 迭代技能提示词,实现可衡量的改进

Caliper 价格与免费额度

Caliper 目前采用 免费 模式。

此工具完全免费使用

开源

免费

MIT许可证,可在GitHub和PyPI上获取

Caliper 优缺点

优点

  • 可重复、定量的可靠性评分
  • 开箱即用支持多种智能体后端
  • 通过基线分离技能贡献与基础智能体
  • 同时支持基于LLM和确定性的评判
  • 智能体技能允许在Claude Code/Codex内运行评估

缺点

  • 需要CLI设置和特定智能体的依赖
  • LLM评判在主观任务上可能不一致
  • 没有针对非智能体工作流的内置测试套件
  • 自定义断言助手的文档有限

Caliper 最适合哪些用途?

  • 构建和维护智能体技能的开发者
  • 需要跨运行衡量智能体技能可靠性的团队

Caliper 常见问题

Caliper 的免费替代工具

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Basert 的个人 GitHub Pages 网站,当前显示默认欢迎内容以及使用 GitHub Pages 和 Jekyll 的说明。

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Caliper 的最佳替代 AI 工具

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