feat: eval模块支持接入外部agent评估

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@@ -65,6 +65,7 @@ tRPC-Agent 评测模块是一套**自动化 Agent 质量检验工具**。它让
 | 知识召回评估 | 评估 RAG 场景下检索到的知识是否足以支撑回答 | 验证知识库检索结果覆盖了问题中的关键事实 |
 | 多轮运行与统计 | 同一用例跑多次，计算 pass@k 等稳定性指标 | 评估 Agent 在多次尝试中的通过率 |
 | Trace 回放 | 跳过推理，直接用录制好的对话轨迹打分 | 用线上日志做离线评估，不消耗推理资源 |
+| 外部 Agent 评测 | 通过 `call_agent` 评测非本框架创建的 Agent（HTTP 服务、CLI、其他框架） | 对已有 Claude Code CLI 或远程 API 做回归评测 |
 | 回调钩子 | 在推理/打分的 8 个生命周期节点挂载自定义逻辑 | 打点、日志、采样、上报 |
 
 #### 评测整体流程
@@ -283,6 +284,7 @@ pytest test_quickstart.py -v --tb=short -s
 - **有用例未达阈值**：框架会抛出 `AssertionError`，失败摘要以 JSON 形式包含在错误信息中。
 - **结果落盘**：若调用时传入 `eval_result_output_dir`，当次评测结果会写入该目录下的 `.evalset_result.json` 文件（详见[评测结果](#评测结果)一节）。
 
+
 ---
 
 ### 核心概念
@@ -296,7 +298,7 @@ pytest test_quickstart.py -v --tb=short -s
 | **AgentEvaluator** | 对用户暴露的入口，提供 `evaluate()` 与 `get_executer()` | 在 pytest 测试中调用它 |
 | **评测集（EvalSet）** | 描述"测什么"——场景、用户输入、预期输出 | 编写 `.evalset.json` 文件 |
 | **评测配置（EvalConfig）** | 描述"怎么判"——用哪些指标、阈值、匹配规则 | 编写 `test_config.json` 文件 |
-| **评估服务（LocalEvalService）** | 执行推理与打分的引擎 | 框架自动创建，通常无需关心 |
+| **评估服务（LocalEvalService / RemoteEvalService）** | 执行推理与打分的引擎（本地 Agent 或 `call_agent`） | 框架自动创建，通常无需关心 |
 | **评估器（Evaluator）** | 按指标计算分数的具体实现 | 选择内置评估器，或注册自定义 |
 | **评估器注册表（EvaluatorRegistry）** | 维护 `metric_name` → 评估器类型的映射 | 需要自定义评估器时注册 |
 | **评测结果（EvaluateResult）** | 承载评测的结构化结果 | 通过 `get_result()` 获取并分析 |
@@ -305,12 +307,31 @@ pytest test_quickstart.py -v --tb=short -s
 
 AgentEvaluator 是整个评测流程的入口和编排者：
 
-1. **加载阶段**：AgentEvaluator 从评测集文件（`.evalset.json` / `.test.json`）加载 EvalSet，从同目录的 `test_config.json` 加载 EvalConfig，按 `agent_module` 加载 Agent（若整集为 [Trace 模式](#trace-模式)，此步可省略）。
-2. **构建评估服务**：AgentEvaluator 将 EvalSet 写入 InMemoryEvalSetsManager，创建 LocalEvalService（依赖该 Manager、UserSimulatorProvider、可选 EvalSetResultsManager、Runner、Callbacks）。默认使用 StaticUserSimulator，按 conversation 的 user_content 驱动推理。可选注入 LocalEvalSetResultsManager 将运行结果写入目录。
-3. **推理阶段**：评估服务按 EvalSet 中的用例与 conversation 驱动 Runner 推理，得到实际 Invocation 列表（实际工具调用、实际回复）。
+1. **加载阶段**：AgentEvaluator 从评测集文件（`.evalset.json` / `.test.json`）加载 EvalSet，从同目录的 `test_config.json` 加载 EvalConfig；若走本地 Agent 路径，按 `agent_module` 加载 Agent（使用 `call_agent` 或整集为 [Trace 模式](#trace-模式) 时，此步可省略）。
+2. **构建评估服务**：AgentEvaluator 将 EvalSet 写入 InMemoryEvalSetsManager；传 `call_agent` 时创建 RemoteEvalService，否则创建 LocalEvalService（依赖 Manager、UserSimulatorProvider、可选 EvalSetResultsManager、Runner、Callbacks）。
+3. **推理阶段**：评估服务按 EvalSet 的用例与 conversation 逐轮推理：LocalEvalService 通过 Runner 调 Agent；RemoteEvalService 通过 `call_agent(query)` 获取每轮实际回复，得到实际 Invocation 列表。
 4. **打分阶段**：评估服务根据 EvalConfig 中的 EvalMetric 列表，从 EvaluatorRegistry 获取各评估器，对实际与预期逐项打分并汇总为 EvalCaseResult。
 5. **结果汇总**：AgentEvaluator 根据结果判定通过/失败，有用例未达阈值时抛出 `AssertionError`，可选将结果落盘为 `.evalset_result.json`。
 
+#### AgentEvaluator 参数列表
+
+`evaluate()` 与 `get_executer()` 接受相同的参数（`evaluate()` 内部调用 `get_executer()`）：
+
+| 参数 | 类型 | 说明 |
+| --- | --- | --- |
+| eval_dataset_file_path_or_dir | str | 评测集文件或目录路径（递归扫描 `.evalset.json` / `.test.json`） |
+| agent_module | str \| None | 本框架 Agent 所在 Python 模块路径；与 `call_agent` 互斥。传 `call_agent` 时不需要；全部 case 为 Trace 模式时也不需要 |
+| call_agent | CallAgent \| None | 非本框架 Agent 的异步可调用对象（`async def(str)->str`）；与 `agent_module` / `runner` 互斥 |
+| num_runs | int | 每个评测集运行次数，默认 1 |
+| agent_name | str \| None | Agent 显示名称 |
+| print_detailed_results | bool | 是否打印每个用例的详细对比信息，默认 True |
+| eval_result_output_dir | str \| None | 结果落盘目录；不传则仅内存聚合 |
+| runner | Runner \| None | 自定义 Runner 实例；与 `call_agent` 互斥 |
+| case_parallelism | int \| None | 推理阶段最大并发用例数 |
+| case_eval_parallelism | int \| None | 打分阶段最大并发用例数 |
+| callbacks | Callbacks \| None | 生命周期回调 |
+| eval_metrics_file_path_or_dir | str \| None | 共享评测配置文件路径（覆盖同目录 `test_config.json`） |
+
 ---
 
 ### 评测集（EvalSet）编写指南
@@ -455,6 +476,8 @@ Trace 模式的配置详见[高级功能 - Trace 模式](#trace-模式)。
 | `llm_rubric_response` | LLMRubricResponseEvaluator | LLM 裁判按评估细则逐项打分 | 需要从多个维度（正确性、相关性、合规性等）评估回复质量 |
 | `llm_rubric_knowledge_recall` | LLMRubricKnowledgeRecallEvaluator | LLM 裁判评估知识检索结果是否足以支撑回答 | RAG 场景，需验证检索到的知识覆盖了关键事实 |
 
+> 注意：`call_agent` 模式不支持 `tool_trajectory_avg_score`。评测外部黑盒 Agent 时，建议优先使用 `final_response_avg_score` 或 LLM Judge 类指标。
+
 **Rubric** 指评估细则：在配置中以 `rubrics` 数组列出多条可独立判定的条款（如「回答须包含结论」「须与问题相关」），LLM 裁判对每条细则给出通过与否，再汇总为该项指标的得分。
 
 #### 如何选择指标
@@ -816,70 +839,7 @@ LLM 最终响应评判（仅需 judge_model）：
 
 建议 `api_key`、`base_url` 用环境变量占位（如 `${TRPC_AGENT_API_KEY}`），由执行环境替换，避免明文写入配置文件。
 
-**多裁判模型（跨模型聚合）**
-
-同一个 LLM 裁判指标可以同时使用多个裁判模型，并通过 `models_aggregator` 聚合各模型的判定结果。此时改用 `judge_models` 而非 `judge_model`，两字段互斥。每个裁判模型的明细会输出到 `PerInvocationResult.per_model_scores`（`NamedScoreResult` 列表）。
-
-内置聚合器：
-
-| 名称 | 通过规则 | 总分 |
-| --- | --- | --- |
-| `all_pass`（默认） | 所有模型都通过 | 各模型得分的最小值 |
-| `any_pass` | 任一模型通过 | 各模型得分的最大值 |
-| `majority_pass` | 严格多数通过（`passed*2 > total`） | `passed_count / total` |
-| `avg` | 平均分 ≥ threshold | 各模型得分的平均值 |
-| `weighted_avg` | 加权平均 ≥ threshold | `sum(w*s) / sum(w)` |
-| `weighted_majority` | 通过模型的权重占比 ≥ 0.5 | `sum(w where passed) / sum(w)` |
-
-若某个裁判模型执行抛异常，则该模型视为一张反对票；若所有模型都抛异常，该轮结果记为 `NOT_EVALUATED`。
-
-```json
-{
-  "metrics": [
-    {
-      "metric_name": "llm_final_response",
-      "threshold": 1,
-      "criterion": {
-        "llm_judge": {
-          "judge_models": [
-            {
-              "model_name": "glm-4.7",
-              "api_key": "${TRPC_AGENT_API_KEY}",
-              "base_url": "${TRPC_AGENT_BASE_URL}",
-              "weight": 2.0
-            },
-            {
-              "model_name": "gpt-4o",
-              "api_key": "${TRPC_AGENT_API_KEY}",
-              "base_url": "${TRPC_AGENT_BASE_URL}",
-              "weight": 1.0
-            }
-          ],
-          "models_aggregator": "weighted_avg",
-          "parallel": true
-        }
-      }
-    }
-  ]
-}
-```
-
-`parallel` 控制多个裁判模型之间的执行方式：`true`（默认）并发调用，耗时取决于最慢的模型；`false` 按声明顺序串行调用。仅在 `judge_models` 有多个模型时生效。
-
-若裁判模型默认开启思考链，建议在对应 `JudgeModelOptions` 上显式设 `"think": false`：judge 输出本身是结构化 JSON，思考链对最终判分无价值，关闭可显著降低 token 消耗与延时。每个裁判模型的 `think` 独立设置。
-
-也可以在运行时注册自定义聚合器，其优先级高于 criterion 中写的 `models_aggregator` 名：
-
-```python
-from trpc_agent_sdk.evaluation import LLM_EVALUATOR_REGISTRY, ScoreResult
-
-def my_aggregator(per_model, threshold, weights):
-    # per_model: list[ScoreResult]；weights: list[float]
-    score = sum(s.score or 0.0 for s in per_model) / len(per_model)
-    return ScoreResult(score=score, reason="custom aggregation")
-
-LLM_EVALUATOR_REGISTRY.register_models_aggregator("llm_final_response", my_aggregator)
-```
+> 同一个 LLM 裁判指标还可以同时使用多个裁判模型并聚合结果，详见[高级功能 - 多裁判模型（跨模型聚合）](#多裁判模型跨模型聚合)。
 
 #### 自定义准则
 
@@ -1819,10 +1779,155 @@ async def test_pass_at_k():
 
 完整示例见 [examples/evaluation/pass_at_k/](../../../examples/evaluation/pass_at_k/)。
 
+#### 评测非本框架创建的 Agent（call_agent）
+
+若被测 Agent 不是通过本框架创建和管理的（例如部署在 HTTP/RPC 服务后面、通过 CLI 调用、或使用其他框架封装），无法提供 `agent_module` 或 `runner`，可改用 **`call_agent`** 参数：传入一个异步函数，evaluator 会在每轮对话中调用它获取实际回复，其余打分流程不变。
+
+**配置方式**
+
+在 **AgentEvaluator.evaluate()** 或 **get_executer()** 中传入 `call_agent=your_async_fn`，不传 `agent_module` 和 `runner`。`call_agent` 的签名必须是 `async def call_agent(query: str) -> str`。
+
+**适用场景**
+
+评测任何无法实例化为本框架 `BaseAgent` 的可调用对象：HTTP/RPC 远程服务、CLI Agent、其他框架（LangChain / AutoGen / 自研）封装的黑盒 Agent 等。
+
+**约束**
+
+- `call_agent` 必须是异步函数（传入同步函数会报 `ValueError`）
+- `call_agent` 与 `agent_module` / `runner` 互斥（同时传入会报 `ValueError`）
+- `call_agent` 模式与 Trace 模式互斥（evalset 含 trace case 会报 `ValueError`）
+- `call_agent` 模式不支持 `tool_trajectory_avg_score`（会报 `ValueError`）；建议使用 `final_response_avg_score`、`llm_final_response` 或 `llm_rubric_response`
+- 多轮 case 会按轮次依次调用 `call_agent`；每次调用对应一个 `Invocation`
+
+**示例**：以 Claude Code CLI 为例，将其封装为 `call_agent` 并接入评测
+
+```python
+import asyncio
+import os
+from asyncio.subprocess import PIPE
+
+from trpc_agent_sdk.evaluation import AgentEvaluator
+
+
+async def call_agent(query: str) -> str:
+    """调用 Claude Code CLI，返回其文本输出。"""
+    cli_bin = os.getenv("CLAUDE_CODE_BIN", "claude")
+    cli_args = [cli_bin, "-p", query]
+
+    model_name = os.getenv("CLAUDE_CODE_MODEL")
+    if model_name:
+        cli_args.extend(["--model", model_name])
+
+    proc = await asyncio.create_subprocess_exec(*cli_args, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
+    stdout, stderr = await proc.communicate()
+
+    if proc.returncode != 0:
+        raise RuntimeError(stderr.decode("utf-8", errors="ignore").strip())
+
+    output_text = stdout.decode("utf-8", errors="ignore").strip()
+    for line in output_text.splitlines():
+        if line.strip():
+            return line.strip()
+    return ""
+
+
+# 方式 A：只关心 pass/fail
+await AgentEvaluator.evaluate(
+    eval_dataset_file_path_or_dir="agent/my_evalset.evalset.json",
+    call_agent=call_agent,
+)
+
+# 方式 B：需要结构化结果
+executer = AgentEvaluator.get_executer(
+    eval_dataset_file_path_or_dir="agent/my_evalset.evalset.json",
+    call_agent=call_agent,
+)
+await executer.evaluate()
+result = executer.get_result()  # EvaluateResult
+```
+
+> 示例中默认命令是 `claude`。如果你环境里的可执行文件名不同（例如 `trpc-claudecode` 或自定义命令），将 `CLAUDE_CODE_BIN` 环境变量改为对应命令即可。对于 HTTP 服务场景，只需把 `call_agent` 函数体改为 `aiohttp` / `httpx` 调用，签名保持 `async def call_agent(query: str) -> str` 不变。
+
+#### 多裁判模型（跨模型聚合）
+
+同一个 LLM 裁判指标可以同时使用多个裁判模型，并通过 `models_aggregator` 聚合各模型的判定结果，降低单模型裁判的波动。此时改用 `judge_models` 而非 `judge_model`，两字段互斥。每个裁判模型的明细会输出到 `PerInvocationResult.per_model_scores`（`NamedScoreResult` 列表）。
+
+**配置方式**
+
+在 `test_config.json` 的 LLM 裁判类指标 `criterion.llm_judge` 中，将 `judge_model` 替换为 `judge_models`（数组），并设置 `models_aggregator` 选择聚合策略。`parallel` 控制多个裁判模型之间的执行方式：`true`（默认）并发调用，`false` 串行调用。
+
+**适用场景**
+
+对评判结果要求更高置信度（如安全合规、医疗场景），或希望对比不同裁判模型的判定差异。
+
+**内置聚合器**
+
+| 名称 | 通过规则 | 总分 |
+| --- | --- | --- |
+| `all_pass`（默认） | 所有模型都通过 | 各模型得分的最小值 |
+| `any_pass` | 任一模型通过 | 各模型得分的最大值 |
+| `majority_pass` | 严格多数通过（`passed*2 > total`） | `passed_count / total` |
+| `avg` | 平均分 ≥ threshold | 各模型得分的平均值 |
+| `weighted_avg` | 加权平均 ≥ threshold | `sum(w*s) / sum(w)` |
+| `weighted_majority` | 通过模型的权重占比 ≥ 0.5 | `sum(w where passed) / sum(w)` |
+
+若某个裁判模型执行抛异常，则该模型视为一张反对票；若所有模型都抛异常，该轮结果记为 `NOT_EVALUATED`。
+
+**示例**：两个裁判模型按加权平均聚合
+
+```json
+{
+  "metrics": [
+    {
+      "metric_name": "llm_final_response",
+      "threshold": 1,
+      "criterion": {
+        "llm_judge": {
+          "judge_models": [
+            {
+              "model_name": "glm-4.7",
+              "api_key": "${TRPC_AGENT_API_KEY}",
+              "base_url": "${TRPC_AGENT_BASE_URL}",
+              "weight": 2.0
+            },
+            {
+              "model_name": "gpt-4o",
+              "api_key": "${TRPC_AGENT_API_KEY}",
+              "base_url": "${TRPC_AGENT_BASE_URL}",
+              "weight": 1.0
+            }
+          ],
+          "models_aggregator": "weighted_avg",
+          "parallel": true
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+```
+
+若裁判模型默认开启思考链，建议在对应 `JudgeModelOptions` 上显式设 `"think": false`：judge 输出本身是结构化 JSON，思考链对最终判分无价值，关闭可显著降低 token 消耗与延时。
+
+**自定义聚合器**
+
+也可以在运行时注册自定义聚合器，其优先级高于 criterion 中写的 `models_aggregator` 名：
+
+```python
+from trpc_agent_sdk.evaluation import LLM_EVALUATOR_REGISTRY, ScoreResult
+
+def my_aggregator(per_model, threshold, weights):
+    score = sum(s.score or 0.0 for s in per_model) / len(per_model)
+    return ScoreResult(score=score, reason="custom aggregation")
+
+LLM_EVALUATOR_REGISTRY.register_models_aggregator("llm_final_response", my_aggregator)
+```
+
 #### Trace 模式
 
 默认模式下，评估服务会真实调用 Agent 做推理。若你已有录制好的对话轨迹（如线上日志、历史会话），希望只做「打分」、不重复推理，可使用 **Trace 模式**：在用例上设置 **eval_mode: "trace"** 并提供 **actual_conversation**，评估服务会跳过推理，直接使用该轨迹参与打分。
 
+> 注意：Trace 模式与 `call_agent` 模式互斥；传入 `call_agent` 且评测集中包含 trace case 时，框架会在启动期抛出 `ValueError`。
+
 **配置方式**
 
 - 在 **EvalCase** 上设置 **eval_mode**: `"trace"`。