Agent-as-a-Judge：代理法官，用于自动评估任务和提供奖励信号

Agent-as-a-Judge 是一种新型的自动化评估系统，旨在通过代理系统的互相评估来提高工作效率和质量。该产品能够显著减少评估时间和成本，同时提供持续的反馈信号，促进代理系统的自我改进。它被广泛应用于 AI 开发任务中，特别是在代码生成领域。该系统具备开源特性，便于开发者进行二次开发和定制。

自动评估：显著节省评估时间和成本。

奖励信号提供：持续反馈促进自我改进。

支持多种大语言模型（LLM）的调用。

用户友好的命令行接口，便于快速上手。

可扩展性强，适合不同的开发需求。

开源代码，支持社区贡献与改进。

整合多种评估标准，提升评估准确性。

支持与多个开发平台的兼容性。

使用 Agent-as-a-Judge 进行代码生成任务评估，提升开发效率。

在 AI 教学中利用此工具自动评估学生项目，提供即时反馈。

为企业内部的开发流程整合 Agent-as-a-Judge，实现高效的代码质量评估。

适合 AI 开发者、研究人员及企业团队，尤其是需要快速、高效进行项目评估与反馈的用户。该产品能够帮助他们在复杂的开发环境中节省时间、降低成本，同时提高代码质量和项目成功率。

克隆代码库： git clone https://github.com/metauto-ai/agent-as-a-judge.git

创建虚拟环境并激活： conda create -n aaaj python=3.11 && conda activate aaaj

安装依赖： pip install poetry && poetry install

设置环境变量：将 .env.sample 重命名为 .env 并填写所需 API。

运行示例脚本，测试功能： PYTHONPATH=. python scripts/run_ask.py --workspace YOUR_WORKSPACE --question \'YOUR_QUESTION\'

Agent-as-a-Judge