20｜科学度量：如何构建 Benchmark 自动化评估脚本，科学量化 Harness 引擎性能？
Tony Bai
你好，我是 Tony Bai。欢迎来到《从 0 开始构建 Agent Harness》专栏的第二十讲。
在过去的 19 讲中，我们为 go-tiny-claw 打造了完善的基础设施。它能慢思考、能防内存溢出、能挂起审批，甚至在上一讲，我们还为它装上了“X 光机”，让你能看到它每一步运转的 Token 与耗时。
但是，作为一名严谨的架构师，你肯定会面临这样一个极其现实的考验：当你把 Compactor (上下文压缩器) 的阈值从 20000 字符调整到了 10000 字符；或者你在 AGENTS.md 里新加了一条“务必写单元测试”的规矩。你如何向老板证明，你的这些改动让 Agent 变“聪明”了，而不是变“笨”了？
在传统的 Web 开发中，我们有 QPS、延迟和单元测试来衡量代码的质量与执行性能。但在充满概率与黑盒的 AI Agent 开发中，如果你只能靠“每次改完代码，去终端里跟它聊几句，看看感觉还行”这种玄学方式来测试，你的引擎永远无法走向工业级应用。
这就是顶级驾驭工程与其他开源玩具的最核心区别：建立可被科学量化的自动评估体系（Benchmark & Evaluation）。今天，我们将通过纯 Go 语言，构建一个极其硬核但又极其简单的自动化 Benchmark 跑分框架，让你真正体会到用“工程方法”调优 AI 的快感！
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