评测子系统 — 实验执行引擎
本章讲什么： 一次 experiment（实验）从被提交到出分，中间到底发生了什么。重点是"执行引擎"那条主线：调度器怎么把一个实验拆成成千上万个小执行单元，每个单元怎么跑 target、跑 evaluators，分数怎么加权聚合。
1. 先建直觉：实验 = 一张大表逐格填充
把一次实验想成一张二维表：
- 行 = 评测集里的每个 item（一条数据），item 里又可能有多个 turn（多轮对话的每一轮）。
- 列 = 实验绑定的每个 evaluator（评分员）。
- 每格 = 这个 evaluator 对"这一行的(输入, target 输出)"打出的分。
实验要做的事，就是把这张表逐格填满，然后把每行的格子加权成一个"行分"，再把所有行分聚合成"实验分"。
这张表很大（数据集动辄几千行），所以执行是异步、并发、可中断、可重试的——这正是本章所有复杂度的来源。
2. 核心数据模型：Experiment 聚合根
Experiment 是评测的聚合根，一个实例 = 一次评测的全部配置 + 运行态：
// 示意，非源码：只保留最能说明问题的字段
type Experiment struct {
ID int64
EvalSetID int64 // 用哪个评测集
TargetID int64 // 被测对象（可为空：仅记录型）
Evaluators []*Evaluator // 一组评分员
EvalConf *EvaluationConfiguration // 字段映射、并发数、重试数…
Status ExptStatus // 状态机：Pending→Processing→Success/Failed/Terminated
ExptType ExptType // Offline(离线批量) 还是 Online(在线/仅记录)
Stats *ExptStats // 跑了多少、成功多少、失败多少
}
真实定义在 modules/evaluation/domain/entity/expt.go:150（type Experiment struct）。几个关键点：
- 状态机枚举在
expt.go:56-74：ExptStatus_Pending(2) → Processing(3) → Success(11)/Failed(12)/Terminated(13)/SystemTerminated(14)，外加流式的Draining(21)与Terminating(15)。判定函数IsExptFinished/IsExptFinishing在expt_run.go:74-80。 - EvalConf 里最值得注意的是
Connector（expt.go:268）：它用 FieldAdapter / FieldConf（expt.go:355-363）描述"评测集的哪个字段喂给 target 的哪个入参"、"target 的哪个输出字段喂给 evaluator"。这套字段映射是把异构数据对齐的关键。 - AsyncExec()（
expt.go:217）：若 target 或某个 evaluator 是异步的（如 WebAgent、Agent 评估器），整条执行走异步回报路径。
3. 执行的最小单元：一个 turn 怎么被评
抛开调度，先看最里层——对单独一行（一个 turn）打分。这是 DefaultExptTurnEvaluationImpl.Eval，逻辑清爽得像教科书：
// 示意，非源码：抓主干
func Eval(etec *ExptTurnEvalCtx) *ExptTurnRunResult {
targetResult := CallTarget(etec) // ① 跑被测对象，拿输出
if 失败或需中止 { return }
evalResults := CallEvaluators(etec, targetResult) // ② 每个评估器并发打分
return 装好 target+evaluators 结果
}
真实实现 modules/evaluation/domain/service/expt_run_item_turn_impl.go:66（Eval）。重点看两步：
① CallTarget —— 拿被测输出
CallTarget（expt_run_item_turn_impl.go:105）先判断要不要跳过：skipTargetNode（同文件 :148）在三种情况下跳过——没绑 target、实验是 ExptType_Online、target 是"仅记录型"。这对应实体里 EvalTargetType.IsRecordOnlyType()（target.go:85，那些 *Online 类型）。"仅记录型"是个巧妙设计：在线评测时被测对象的输出早已存在于 trace 里，不需要重新执行，只记录类型即可。
真正执行时（callTarget，:193），它按 target 类型用 FieldConf 把评测集字段映射成 target 入参（buildEvalSetFields，:700），同步对象走 ExecuteTarget，异步对象（WebAgent 等）走 AsyncExecuteTarget 并把上下文存进 evalAsyncRepo 等回报（:288-309）。
② CallEvaluators —— 并发打分
CallEvaluators（:312）的精华在并发与正确性：
// 示意，非源码：每个评估器一个 goroutine，受并发池限流
pool := goroutine.NewPool(evaluatorsConf.GetEvaluatorConcurNum()) // 默认 3
for _, ev := range expt.Evaluators {
inputData := buildEvaluatorInputData(...) // 按字段映射组装输入
inputCopy := deepCopyEvaluatorInputData(inputData) // 关键：深拷贝
pool.Add(func() error {
record := evaluatorService.RunEvaluator(baseRunReq) // 真正打分
recordMap.Store(ev.versionID, record)
return err
})
}
pool.ExecAll()
真实在 callEvaluators（:381）。两个容易踩的坑、它都处理了：
- 闭包捕获（
:438-443）：循环变量必须先复制到局部，否则 goroutine 读到最后一次迭代的值。 - 深拷贝输入（
deepCopyEvaluatorInputData，:655）：多个 evaluator 并发时，保存记录会就地裁剪大字段（content_omitted），若共享同一个*Content指针，先跑完的 evaluator 会污染没跑的。所以每个 evaluator 拿一份深拷贝。这条注释（:440-441）是真实踩坑的结晶。
此外还支持评估器劫持（ShouldInterceptEvaluator，:446）：某些情况下根据输入前置判断直接给结果、跳过真实执行；以及异步评估器（asyncCallEvaluator，:524）：调用后把上下文存 evalAsyncRepo，等结果回报。
4. 调度器：把一个实验拆成无数个 turn
上一节是"一行怎么评"。但谁来决定"评哪些行、按什么顺序、失败了怎么办"？答案是调度器，它是 MQ 事件驱动的。
6 种运行模式
实验不是只有"从头跑"一种姿势。ExptRunMode（expt_run.go:21-37）定义了 6 种：
| 模式 | 含义 |
|---|---|
EvaluationModeSubmit | 创建后首次提交全量跑 |
EvaluationModeTrialRun | 试运行（跑少量条目预览） |
EvaluationModeFailRetry | 失败后重试所有失败项 |
EvaluationModeAppend | 追加模式（评测集新增了数据） |
EvaluationModeRetryAll | 重跑全部 |
EvaluationModeRetryItems | 重跑指定 item |
工厂 DefaultSchedulerModeFactory.NewSchedulerMode（expt_run_scheduler_mode_impl.go:110）按 mode 分发到不同 exec 实现。TrialRun 直接内嵌复用 Submit（:147 ExptTrialRunExec 组合 *ExptSubmitExec），是典型的"小变体靠组合复用"。
调度一轮在做什么
以 ExptSubmitExec 为例，调度器的方法签名就是它的职责清单（expt_run_scheduler_mode_impl.go）：
| 方法 | 干什么 |
|---|---|
ExptStart (:498) | 实验开跑：建 item/turn 结果行、置 Processing |
ScanEvalItems (:693) | 扫出本轮要提交 / 未完成 / 已完成的 item |
ExptEnd (:697) | 收尾：判断是否还要下一 tick |
NextTick (:709) | 触发下一轮调度（继续消费剩余 item） |
PublishResult (:714) | 把 turn 的评估器结果引用发出去 |
这是一个**分轮推进（tick）**的模型：每轮扫一批待跑 item 派发执行，跑完判断有没有剩的，有就发 NextTick 继续，直到全部终态。中间用幂等键（idem）和分布式锁（mutex）防重复执行。事件载体是 ExptScheduleEvent，经 RocketMQ 流转（key expt_scheduler_event_rmq，见 modules/evaluation/infra/mq/rocket/conf.go:16）。
建实验 ──发 ScheduleEvent──▶ consumer
│
┌──────────────▼───────────────┐
│ 调度器一个 tick： │
│ ScanEvalItems 扫待跑 item │
│ 并发执行各 item 的各 turn │ ←── 第3节的 Eval
│ ExptEnd 判断是否还有剩 │
└──────────────┬───────────────┘
还有剩？──是──▶ NextTick(再发事件) ──┐
│ │
否 └──(回到 tick)
▼
实验置 Success/Failed/Terminated
5. 出分：行分加权 + 实验聚合
每行多个 evaluator 各打了一分，怎么合成一个"行分"？看 IEvaluatorScoreCalculator.CalculateWeightedScore（expt_score_calculator.go:25）。
它有两条路（:42）：
- HTTP hook 路：若配了
ExptTurnScoreHookConf（expt_run.go:124），就把本行各评估器分数组成/score/case请求，调外部 HTTP 接口算聚合分。注意callCaseScoreHook（:87）的细节注释：该接口即使逻辑异常也返回 200，必须同时检查响应体error字段（:112）。 - 本地加权路：
calculateWeightedScore（:202）。规则很实在：- 没配权重 → 简单平均（
:211-242）。 - 配了权重 →
Σ(score×weight)/Σweight，权重 ≤0 的评估器不参与分子分母（:269-273）。 - 取分时优先用人工修正分（
Correction.Score）再用原始分（effectiveEvaluatorScore，:190），让人工纠偏能覆盖模型打分。
- 没配权重 → 简单平均（
// 示意，非源码：本地加权的本质
weightedRowScore = Σ(evaluatorScore_i × weight_i) / Σweight_i
// 缺省权重时退化为简单平均；优先取 Correction（人工修正）分
行分之上再做实验级聚合（均值/分布等），由 expt_result_aggr_impl.go 负责（本章不展开，见代码地图）。
6. 巧妙之处（本章带走的精华）
- 仅记录型 target（
*Online）：在线评测的被测输出已在 trace 里，跳过执行只记录类型，避免重复跑 Agent。target.go:85IsRecordOnlyType。 - 并发评估器的深拷贝防污染：大字段就地裁剪 + 指针共享是隐蔽 bug，深拷贝输入根治。
expt_run_item_turn_impl.go:655。 - 分轮 tick + 幂等 + 锁：让一个超大实验可以被切成多次消费、可中断、可重试、不重复。
expt_run_scheduler_mode_impl.go。 - 行分计算可外接 HTTP hook：把"多评估器如何合一"开放给业务自定义，本地加权只是兜底。
expt_score_calculator.go:42。 - 人工修正分优先：评分链路允许人 override 模型，且修正分参与聚合。
expt_score_calculator.go:190。
7. 代码地图（本章导航）
| 主题 | 文件 | 符号 |
|---|---|---|
| 实验聚合根 / 状态 | modules/evaluation/domain/entity/expt.go | Experiment、ExptStatus_*、EvaluationConfiguration、FieldConf |
| 运行模式 / item 状态 | modules/evaluation/domain/entity/expt_run.go | ExptRunMode、ItemRunState、IsExptFinished |
| 单 turn 执行 | modules/evaluation/domain/service/expt_run_item_turn_impl.go | DefaultExptTurnEvaluationImpl.Eval、CallTarget、CallEvaluators、deepCopyEvaluatorInputData |
| 调度器/模式工厂 | modules/evaluation/domain/service/expt_run_scheduler_mode_impl.go | NewSchedulerMode、ExptSubmitExec.ScanEvalItems、ExptStart、NextTick |
| 行分计算 | modules/evaluation/domain/service/expt_score_calculator.go | CalculateWeightedScore、calculateWeightedScore、effectiveEvaluatorScore |
| 实验聚合 | modules/evaluation/domain/service/expt_result_aggr_impl.go | （聚合实现，按符号 grep） |
| 应用层入口 | modules/evaluation/application/experiment_app.go | IExperimentApplication、NewExperimentApplication |
下一章进入评估器内部：四类评分员，以及 LLM 当裁判时如何稳健地解析它那不靠谱的输出。