> ## Documentation Index
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# 介绍
> AgentCompass 的运行时模型和文档入口。
## 什么是 AgentCompass？
AgentCompass 作为统一的 Agent 评测框架，覆盖多领域主流的基准测试，包含工具调用、深度研究、智能体编码、GUI 交互、终端执行。此外，AgentCompass 还支持远程环境沙盒、harness 与基座模型的解耦，以及完整的 Agent trajectory 分析。
它的核心设计是可组合性。一次 run 不绑定某一个 benchmark runner、agent framework、model endpoint 或 sandbox provider。AgentCompass 把 `benchmark`、`harness`、`model` 和 `environment` 作为同一个 `RunRequest` 中的四个独立维度，因此每一层都可以独立替换和演进。
AgentCompass 的主路径不需要长期运行的 API server、队列、worker pool 或全局 LLM gateway。一次评测由显式参数构造 `RunRequest`，然后在当前进程中按并发上限执行。
## 可组合的运行时设计
AgentCompass 把一次评测拆成四个独立选择：
```text theme={null}
Benchmark(task + scoring)
x Harness(agent loop)
x Model(endpoint + protocol)
x Environment(exec + files)
-> normalized result artifacts
```
这意味着，同一个 model 可以搭配不同 harness；同一个 harness 可以跑在 local process、Docker、Modal、Daytona 或集群环境；同一个 benchmark 可以评测多个 agent 实现；benchmark 的 scoring 逻辑也不需要知道底层 provider SDK。
具体 harness 仍然可以通过 `supports(environment, model)` 声明兼容性限制，重型 benchmark 也可能依赖 recipe 自动解析 image 和 workspace。这些约束发生在 runtime 边界，而不是散落在 benchmark 逻辑里。
## 核心能力
评测 function calling、多轮工具使用和无关工具拒绝等行为。
运行 BrowseComp、GAIA、HLE、DeepSearchQA 等浏览和 judge-scored research 任务。
评测 SWE-bench、SciCode 等仓库修复和科学代码任务。
评测 GDPval AC、PinchBench、SkillsBench 等长程生产力和任务交付 workflow。
使用 ScreenSpot-style 截图任务评测 GUI grounding 能力。
## 运行时模型
```text theme={null}
CLI / Python SDK
-> RunRequest
-> BenchmarkSpec + HarnessSpec + EnvironmentSpec + ModelSpec
-> planner + optional recipes
-> PreparedTask
-> harness execution in an EnvironmentSession
-> Benchmark evaluation
-> details + summary + analysis + progress artifacts
```
准备 `.venv`、依赖和 `agentcompass` console script。
配置模型 endpoint 并跑第一个任务。
理解 runtime、benchmark、harness、environment、recipe 和 analyzer。
为重型 coding/terminal benchmark 选择 remote sandbox。