AgentBench 是一个专为 OpenClaw 代理设计的综合性基准测试工具，旨在全面评估智能体在真实世界任务中的通用能力。它通过运行40个覆盖7个不同领域的实际任务，从文件创建、研究分析到多步骤工作流处理，系统性地检验代理的核心技能。与传统的封闭式评测不同，AgentBench 强调对记忆管理、错误处理和复杂问题分解等高级能力的考察，为开发者提供了一个标准化、可重复且高度透明的评估框架。该工具不仅关注最终输出质量，还深入追踪执行过程中的行为模式，确保评分结果能够真实反映代理的实际表现水平。
核心功能特点
- 支持40个真实世界任务的完整基准测试套件，涵盖文件操作、项目构建、研究分析等多个领域
- 提供分层评分机制：自动化结构检查（L0）、指标分析（L1）、行为评估（L2）和输出质量评价（L3），客观性与主观性相结合
- 具备灵活的运行配置选项，包括快速模式（仅中等难度任务）、指定任务或套件运行以及严格验证模式
- 生成详细的HTML/Markdown报告及机器可读的JSON结果文件，包含完整性签名以确保数据真实性
- 允许用户比较不同运行结果，查看历史记录，并支持将成绩提交至官方排行榜进行跨平台对比
适用场景
AgentBench 特别适合需要验证智能体综合能力的开发者和研究机构使用。对于正在训练或优化 OpenClaw 代理的团队而言，该工具能帮助他们识别代理在特定领域（如文档生成或数据分析）的优势与短板，从而有针对性地调整策略。例如，一个专注于代码生成的代理可以通过 benchmark –suite project-scaffold 来检验其项目初始化能力；而希望提升信息检索效率的研究型代理则适合运行 research 套件以评估其调研与总结能力。此外，由于 AgentBench 采用自评加客观指标相结合的混合评分体系，它也为模型开发者提供了宝贵的反馈——既能看到代理是否真正理解了任务要求（L2），也能发现其在执行细节上的不足（如滥用 exec cat 而非 read 命令）。无论是用于内部迭代优化还是参与公开竞赛，AgentBench 都能提供一致且可靠的性能衡量标准。