Type: concept
Confidence: 0.95
Created: 2026-04-15
Updated: 2026-04-15
Tags: 技术方法论AIAI工程

生成器-评估器架构

概述

受 GAN(生成对抗网络)启发的多 Agent 设计模式:生成器Generator负责产出,评估器(Evaluator)负责评判并给出详细批评,形成反馈闭环驱动质量提升。核心洞见:将生成与评判分离,使评估器可独立调优至"严格"立场。

关键内容

为何需要分离评估

模型的自我评估存在系统性缺陷:被要求评估自己产出时,模型倾向于给出高度正面评价——即使对人类观察者而言质量显然平庸。这在主观任务(如设计审美)尤为突出,但在可验证任务(如 QA 测试)中也会出现"发现问题后自我说服没大事"的现象。

分离的关键价值:把评估器单独调优为"怀疑论者",比让生成器自我批判更为可行。一旦外部反馈存在,生成器就有具体目标可以迭代。

架构变体

双 Agent(前端设计)

Generator → [HTML/CSS/JS 输出]
           ↓
Evaluator(Playwright MCP,实际交互页面)→ 评分 + 详细批评
           ↓
Generator(迭代,必要时完全转向新方向)

运行 5–15 次迭代,评估器主动浏览、截图、研究实现后再打分,每轮真实耗时,全程可达 4 小时。

三 Agent(全栈开发)

Planner(1-4句 prompt → 完整产品规格)
   ↓
Generator(按规格构建,每 Sprint 先谈合约)← Sprint合约制
   ↓
Evaluator(Playwright MCP,点击运行应用测试功能、API、数据库状态)
   ↓
Generator(根据 QA 反馈修复,进入下一轮)

前端设计评分准则(四维)

准则 权重偏向 含义
Design Quality(设计质量) 色彩、排版、布局、意象是否统一成整体感和独特身份
Originality(原创性) 是否有自定义决策?区分于模板默认和 AI 生成套路(如白底紫渐变卡片)
Craft(工艺) 低(模型已擅长) 排版层级、间距一致、颜色对比度——基本技术执行
Functionality(可用性) 低(模型已擅长) 界面是否可理解,操作是否可完成

评估器用少样本示例(含详细评分分解)校准,防止分数漂移。措辞影响生成方向:加入 "the best designs are museum quality" 后,输出向特定视觉风格收敛。

全栈开发评分准则(改编版)

每项设有硬性门槛,任何一项未达标则 Sprint 失败,触发生成器重新迭代。

工程实现要点

评估器实际发现示例(全栈 QA)

合约条件 评估器发现
矩形填充工具支持拖拽填充区域 FAIL — 工具只在拖拽起止点放置砖块,fillRectangle 存在但 mouseUp 未正确触发
用户可选中并删除实体生成点 FAILLevelEditor.tsx:892 的删除键处理同时要求 selectionselectedEntityId,但点击实体只设置后者
PUT /frames/reorder 端点工作正常 FAIL — 路由定义在 /{frame_id} 之后,FastAPI 将 reorder 解析为整数 frame_id,返回 422

与模型能力的动态关系

评估器的价值是条件性的:取决于任务相对于模型当前能力的位置。

实践结论:评估器不是固定的"要或不要"决策,而是需要随模型版本迭代重新评估的设计选择。

来源

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