你的Agent在排练时表现完美，到了现场演示却走了另一条路，同一个任务直接失败。台上尴尬只是一瞬间的事，放到生产环境里，这就是可靠性问题：一个工作流这次跑通了，下次用户提同样的请求，它未必还能成。
对账一笔金融交易、核查一份合同里的义务条款，这类任务容不下这种波动。问题在于，大多数基准测试用一个平均值把这种变异性藏了起来。
在AppWorld上，一个由GPT-4.1驱动的ReAct Agent，五次重复运行的平均成功率是77.4%。但五次全部成功的任务只占53.0%——两者之间是24.4个百分点的一致性差距。在困难任务上，这个差距能到30个点。
大多数基准只报第一个数字。有人做了一套方法来测量第二个数字，并试图把它改好。
平均值回答不了的问题
标准评测报的是Mean@k：跑k次取平均通过率，k常常是3，有时只有1。排行榜上那个“77%准确率”，说的就是这个。
它回答的是“这个Agent平均有多强”，回答不了真实用户关心的那句：我把同一个问题再问一遍，它还行不行？要回答这个，得看Pass^k——k次运行全部成功的任务占比。
Pass^k不是Pass@k。后者是乐观版本，问的是k次里至少有一次成功，适合你能验证、能重试的场景。Pass^k是它的悲观镜像：每一次都必须成功。三者的关系恒定为Pass^k ≤ Mean@k ≤ Pass@k。
Mean@k减去Pass^k，就是所谓的一致性差距。这不是换个更大的模型就能修好的能力问题，它是一条正交的轴——一个Agent完全可以既有能力，又不稳定。
Agent为什么会“翻车”
Agent每做一次决定——调哪个API、传什么参数、要不要重试——都是从下一个token的概率分布里采样出来的。关键在于这个分布的形状。
尖锐的分布把大部分概率压在单个token上，后面的候选远远落后，于是每次跑出来都是同一个选择。平坦的分布则把相近的概率摊在几个几乎打平的token上，谁赢接近抛硬币。
形状决定了多大的噪声能改变结果。尖锐分布扛得住扰动：GPU浮点运算的非结合性、请求批处理这些平台侧的效应会轻微推动数值，但远不足以让明确的赢家换人。平坦分布恰恰怕这种推动，接近平局的地方可能被重新排序。而一条轨迹串起几十个决策，每一步微小的翻转概率会复合成整次运行走偏的较大可能——24个点的差距就是这么来的。
这也解释了为什么调解码参数没用。贪心解码和固定种子管的是“分布怎么变成一个token”，管不了分布本身。在托管端点上，概率每次运行都会轻微变化，所以同一个提示词、同一个模型、温度设为零，今天可能把一次接近平局判向这边，明天判向那边。实验里的ReAct Agent就跑在温度0.0上，上面说的方差没有一分来自普通采样。
先诊断，再修
问题于是变成一次搜索：一条给定轨迹里，哪些步骤是平坦的？知道之后又该怎么办？
一致性指南出自一条两段式流水线，接在ALTK-Evolve已有的机制上，只是换了一个新的信号源来决定写什么。
第一步是检测，靠一个叫Consistency Analyzer的工具。给定一条记录下来的轨迹，它把每个决策步骤做受控重采样，测量模型在该点的输出实际波动有多大。具体做法是每个决策步骤多一次模型调用，离线做一次，采样参数设为一次抽取k个补全（默认k=5），对着已经记录好的上下文重放——不发起新的工具调用，不与环境产生新交互，也不把任务端到端再跑一遍。这样得到每个决策步骤的一致性分数，写进记分卡，精确指出哪些决策在下次运行时可能翻转。检测全程黑盒：不需要logits，不需要模型内部信息，除了你手上已有的轨迹之外不需要任何埋点。
第二步是生成，产出有针对性的指南。每个被标记的步骤都变成一条候选一致性指南，格式沿用ALTK-Evolve标准，直接插进现有的存储与检索流水线。下面这条是GPT-4.1从AppWorld任务“按我的SimpleNote笔记，我的愿望清单里有多少项活动”的轨迹里生成的：
- 统计笔记内容里的复选框式标记时，用按行锚定的正则匹配，而不是普通子串计数——笔记标题经常在图例行里重复出现标记符号。
- 对笔记类查询的搜索结果，始终检查是否存在多个匹配，确认是正确的笔记后再继续。
这些都不是某个任务专属的琐碎知识。字符串计数bug、未经验证的搜索结果，是许多AppWorld任务里都会出现的高不确定性决策点。这正是重点：分析器瞄准的是不稳定，不是失败——所以它能抓到那些这次侥幸做对、下次很可能做错的步骤。
差距砍半，平均值不掉
评测在AppWorld的test_normal（168个任务）上进行，ReAct Agent配GPT-4.1，每个任务从一条基线轨迹生成一致性指南，然后在5次全新运行上测试。
一致性差距大约被砍掉一半。总体Pass^5从53.0%升到69.0%，Mean@5从77.4%升到81.0%，“看起来能干”和“靠得住”之间的距离从24.4个百分点收窄到12.0个百分点。此前不稳定的任务里，近三分之一变成了每次运行都能通过的任务。
中等和困难档位收益最大：中等+22.9个百分点（相对提升44%），困难+14.3个百分点（相对提升45%），相对幅度基本打平，绝对值上中等领先。简单档位+12.2个百分点，本来可提升的空间就最小。
Mean@5一次都没掉。保住平均准确率是硬性要求，不是加分项：靠牺牲Mean@5来抬Pass^5的系统，只是把不可靠挪了个地方，并没有修好它。各个难度档位上，平均准确率都持平或上升。
指南还能泛化，不是只给一条轨迹打补丁。应用到同一AppWorld场景下另一个相关任务时，Pass^5仍提升+13.0个百分点，只比同任务数字低3个点。从一次运行里提炼出的指南，抓住的是能迁移的东西。
更锋利的证据来自更弱的模型gpt-oss-120b。同任务Pass^5从很低的基线10.1%升到16.1%，涨了+6.0个百分点；有意思的是，相似任务的泛化数字（+8.7个百分点）反而超过了同任务增益，说明这些指南抓到的是真正可复用的失败模式，而不是记住了某条轨迹的细节。
如果你要把Agent发上线
- 在Mean@k旁边一起报Pass^k。平均值分不清一个Agent是可靠还是走运，哪怕k=3也能暴露一个你不知道的差距。
- 预期差距会随难度变大。你最难的档位，正是单个平均值最有误导性的地方。
- 别一上来就换更大的模型。一致性与能力正交，更强的模型抬高Mean@k，未必缩小一致性差距。
- 诊断不需要评分器，也不需要在线重放。每个决策步骤多一次LLM调用（默认采样k=5个补全）就够了——不需要标准答案，不需要对着环境重跑任务。这让它能用在生产流量上，那种场景里你往往连一次端到端重放都做不到。
ALTK-Evolve的开源仓库已经包含这次实验用到的Consistency Analyzer和一致性指南生成，完整方法论与评测在arXiv的技术报告里。
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