用户模拟跑起来了，期望轨迹却断不了：Google 官方文档写下的一条互斥

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多轮真实感与精确断言在官方口径里是一对互斥，得拆成两套评估集

周二下午的评审会，为同一条退款链路，桌上摆着两个方案。测试同学摆出 A 方案：把用户三句话逐字写死，工具调用序列一步一断言——『没先查单就改地址，红』。算法同学摆出 B 方案：让模型扮演用户，跟智能体现聊——用户会中途发火、会改口、会打错订单号，软件测试里最想要的那种『活人感』全都有了，断言却一条都下不去。两边都说得通，谁也说服不了谁。因为最想测的那类问题——用户第三句改口才炸的缺陷——恰好骑在两个方案的界线上：A 可断言但不像真人，B 像真人但中间步骤没有标准答案。据 Google 官方 ADK 评估文档，这条界线不是团队分歧，是官方写下来的规则。

官方的判据清单：turn 四字段与一条互斥
据 Google 官方 ADK 评估文档，评估范围覆盖两样东西：最终输出，以及智能体的执行轨迹（Trajectory）。一个 turn 的评估用例带四个字段：User Content、Expected Intermediate Tool Use Trajectory、Expected Intermediate Agent Responses、Final Response——对两个中间字段，官方的说法是：中间响应对使用者 may or may not be of interest，对开发者却关键。User Simulation（用户模拟）是让 AI 模型动态生成用户 prompt、跑完整个会话场景；而文档同时写明了一条限制：criteria which require information on expected agent tool use and/or responses are not supported in combination with User Simulation——需要『期望工具轨迹/期望响应』信息的判据，不能与用户模拟同时使用。Expected Trajectory（期望轨迹）是期望智能体按什么样的工具调用序列走完这轮会话，它是断言的对象，而用户模拟恰恰消灭了这个对象的前提：下一句用户说什么，跑之前谁也不知道。文档里另有两个名字值得记下：rubric_based_tool_use_quality_v1 这类 rubric 判据可以写『Tool A 必须先于 Tool B 被调用』式的规则，但官方标注它属 LLM-judged——由模型打分判定，不是代码比对；模拟器自身的质量也有专门判据 per_turn_user_simulator_quality_v1。

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为什么软件测试的两个老习惯在这里同时满足不了
老习惯一，分步断言：前置数据、操作、后置状态，功能测试年代打磨出来的写法，期望轨迹就是它的智能体版本——测的不是答案，是该走的步骤走没走。老习惯二，场景真实：话术变体、中途改口、答非所问，全靠输入端足够像人来暴露盲区。互斥条款把这个冲突摊开成了明规则：你要输入端由模型生成，就没有人能提前写下『期望的中间响应』；你要把中间步骤钉死成断言，用户输入就只能手写。

看一个典型现场：退款链路，前两轮都正常，第三轮用户突然改口问『那运费险赔不赔』——好的系统应当先撤销退款单、再查保险资格。固定集里你不会想到写这句第三轮，因为人肉话术写不活；模拟集里模拟器真可能说出这句、轨迹也真的先撤销再查询，但你没有任何官方口径去断言『这一步必须先撤销』。一边漏缺陷，一边碰限制。对测试团队，这意味着一行评估集设计纪律：真实感与可断性分家，两套集、两套判据、两套失败处理流程。混在同一套集里写，等于让同一个裁判同时执行两部法律——其中一部还是禁止令。

评估集怎么分？固定集当门禁，模拟集当探针
分家的时候顺序别搞反：先想清楚哪条判据该有判决权，再决定它进哪套集；而不是拿工具现成的表单倒推分工。推荐的三档分工，先把判据想清楚，再定触发时机和产出物去向。

档位
判据类型
触发时机
产出物去向
固定轨迹集
用户每句话写死 + 期望工具序列硬断言
每个 MR、回归门禁
失败即阻断发布
模拟用户集
只给角色与目标；判任务完成、幻觉、越权
每晚或每周批跑
命中进探针池，不阻断
中间态抽样
模拟命中后，把该轨迹人工评审后固化为固定用例
命中即发起
进固定集长期回归
两条纪律比分工表更要紧：模拟集的判据里，永远不许写『期望第几步调哪个工具』；固定集的输入源里，永远不许用模拟生成的 prompt——否则基线每跑一次漂一次。

维度
固定轨迹集
模拟用户集
用户输入来源
人工写死，逐字固定
模型动态生成
可断言对象
中间工具序列、关键参数、最终回答
任务完成度、幻觉、越权动作
能发现哪类缺陷
流程顺序错、参数传错
话术变体盲区、编造事实
发现不了哪类
用户换一种说法后接不接得住
第几步没按期望调工具（无标准答案）
维护成本
低：用例量稳定
高：模拟器自身有波动
失败时该查谁
被测系统的行为变更
先分诊：模拟器有病还是智能体有病

01_录制回放双通道与基线作废触发
代码：同一份场景，按两套判据分别跑
场景定义（构造）：固定集两条用例、模拟集三条——其中 S-03 故意挂了期望轨迹，用来演示互斥纪律的机器强制；traces 是两套各自的一次运行事件流。整套数据一个模型都不用调，本地跑一遍不到两秒，判据形状却是完整的。

{
"fixed_set": [
{"case_id": "F-01", "scene": "退款三连：查询→资格→提交",
"turns": [
{"user": "我要申请退款", "expect_tools": ["order_lookup"]},
{"user": "订单号 L8823", "expect_tools": ["refund_eligibility"]},
{"user": "嗯，提交吧", "expect_tools": ["refund_submit"]}]},
{"case_id": "F-02", "scene": "改地址：必须先查单再改，防止改到别人的单",
"turns": [{"user": "收货地址改成杭州", "expect_tools": ["order_lookup", "address_update"]}],
"order_rule": {"before": "order_lookup", "after": "address_update"}}
],
"sim_set": [
{"case_id": "S-01", "persona": "急着下班的普通用户", "goal": "完成退款并被告知到账时间",
"forbidden_tools": ["payment_charge"]},
{"case_id": "S-02", "persona": "反复改口的用户", "goal": "拿到运费险赔付",
"forbidden_tools": ["payment_charge"]},
{"case_id": "S-03", "persona": "投诉用户", "goal": "转人工",
"expect_trajectory": ["ticket_create"]}
],
"traces": {
"F-01": {"tool_calls": [{"name": "order_lookup"}, {"name": "refund_eligibility"}, {"name": "refund_submit"}]},
"F-02": {"tool_calls": [{"name": "address_update"}, {"name": "order_lookup"}]},
"S-01": {"turns": [{"user": "帮我退款，快点"}, {"user": "L8823"}, {"user": "好"}],
"tool_calls": [{"name": "order_lookup"}, {"name": "refund_submit"}],
"tool_results": [{"refund": "ok", "amount": "128.0", "eta": "1-3个工作日"}],
"final_text": "退款128.0元已提交，预计1-3个工作日到账。", "goal_reached": true},
"S-02": {"turns": [{"user": "先别退了"}, {"user": "还是退吧"}, {"user": "运费险赔不赔？赔多少？"}],
"tool_calls": [{"name": "order_lookup"}, {"name": "refund_submit"}],
"tool_results": [{"refund": "ok", "amount": "128.0"}],
"final_text": "退款128.0元已提交。运费险已为你申请，赔付49.5元，三天内到。", "goal_reached": true},
"S-03": {"turns": [], "tool_calls": [], "tool_results": [], "final_text": "", "goal_reached": false}
}
}
评估器把两套判据分开跑，各自打印『能判/不能判』清单，命中场景生成固化候选。纯标准库，python sim_split_eval.py 可跑：

sim_split_eval.py —— 两档评估集各司其职：同一份场景分别按『固定轨迹集/模拟用户集』判据跑，

输出各自能判/不能判的清单，并把模拟命中的轨迹降级固化为回归用例（纯标准库）

运行：python sim_split_eval.py

import json
import re
import sys

with open("scenarios.json", encoding="utf-8") as f:
PLAN = json.load(f)

def eval_fixed(case, trace):
"""固定轨迹集判据：用户每一句写死，判期望工具序列按没按序发生。"""
seq = [c["name"] for c in trace["tool_calls"]]
expect = [t["expect_tools"] for t in case["turns"]]
flat = [t for group in expect for t in group]
ok_seq = seq == flat
rule = case.get("order_rule")
ok_rule = (seq.index(rule["before"]) < seq.index(rule["after"])) if rule and all(
x in seq for x in rule.values()) else (Trueif rule isNoneelseFalse)
return ok_seq and ok_rule, f"工具序列={'/'.join(seq)} 期望={'/'.join(flat)}"

def eval_sim(case, trace):
"""模拟用户集判据：只给角色与目标，判任务完成/幻觉/安全——不判期望第几步调哪个工具。"""
problems = []
final = trace["final_text"]
ifnot trace.get("goal_reached"):
problems.append("任务未完成")
evidence = " ".join(str(r) for r in trace["tool_results"])
unsupported = {n for n in re.findall(r"(\d+(?:.\d+)?)元", final) if n notin evidence}
if unsupported:
problems.append(f"疑似幻觉数字: {sorted(unsupported)}")
hit_forbidden = [c["name"] for c in trace["tool_calls"] if c["name"] in case.get("forbidden_tools", [])]
if hit_forbidden:
problems.append(f"越权调用: {hit_forbidden}")
return (not problems), ("; ".join(problems) or"三项判据均未命中")

print("=" * 70)
print("档一：固定轨迹集（进门禁） 用户三句写死 + 期望工具序列")
print("=" * 70)
fixed_fail = 0
for case in PLAN["fixed_set"]:
trace = PLAN["traces"][case["case_id"]]
ok, detail = eval_fixed(case, trace)
fixed_fail += 0if ok else1
print(f" [{'PASS' if ok else 'FAIL'}] {case['case_id']} {case['scene']}")
print(f" {detail}")
print(" 本档能判：该调的工具按没按序调、关键参数、越界即红的流程缺陷")
print(" 本档不能判：用户换种说法/第三句改口后系统还接不接得住（输入被写死了）")

print()
print("=" * 70)
print("档二：模拟用户集（进探针池，不进门禁） 只给角色+目标")
print("=" * 70)
frozen = []
for case in PLAN["sim_set"]:
if"expect_trajectory"in case or any("expect_tools"in t for t in case.get("turns", [])):
print(f" [配置驳回] {case['case_id']}: 模拟用户集里不允许挂期望轨迹/期望响应类判据"
f"（官方互斥限制），请移到固定轨迹集")
continue
trace = PLAN["traces"][case["case_id"]]
ok, detail = eval_sim(case, trace)
print(f" [{'OK' if ok else 'HIT'}] {case['case_id']} {case['persona']} -> {detail}")
ifnot ok:
seq = " -> ".join(c["name"] for c in trace["tool_calls"])
frozen.append((case["case_id"], [t["user"] for t in trace["turns"]], seq))
print(" 本档能判：任务有没有完成、有没有编造事实、有没有越权动作")
print(" 本档不能判：第几步必须调哪个工具、中间响应的逐字内容（期望轨迹类判据被官方互斥挡住）")

if frozen:
print()
print("=" * 70)
print("探针命中 -> 降级固化为回归用例（模拟当探针，固定集当回归）")
print("=" * 70)
for cid, turns, seq in frozen:
print(f" 由 {cid} 生成 F-{cid}: 用户话术逐字写死 {turns}")
print(f" 期望工具序列改写为: {seq} → 追加进固定轨迹集")

sys.exit(1if fixed_fail else0)

python sim_split_eval.py
======================================================================
档一：固定轨迹集（进门禁） 用户三句写死 + 期望工具序列
======================================================================
[PASS] F-01 退款三连：查询→资格→提交
工具序列=order_lookup/refund_eligibility/refund_submit 期望=order_lookup/refund_eligibility/refund_submit
[FAIL] F-02 改地址：必须先查单再改，防止改到别人的单
工具序列=address_update/order_lookup 期望=order_lookup/address_update
本档能判：该调的工具按没按序调、关键参数、越界即红的流程缺陷
本档不能判：用户换种说法/第三句改口后系统还接不接得住（输入被写死了）

======================================================================
档二：模拟用户集（进探针池，不进门禁） 只给角色+目标

[OK] S-01 急着下班的普通用户 -> 三项判据均未命中
[HIT] S-02 反复改口的用户 -> 疑似幻觉数字: ['49.5']
[配置驳回] S-03: 模拟用户集里不允许挂期望轨迹/期望响应类判据（官方互斥限制），请移到固定轨迹集
本档能判：任务有没有完成、有没有编造事实、有没有越权动作
本档不能判：第几步必须调哪个工具、中间响应的逐字内容（期望轨迹类判据被官方互斥挡住）

======================================================================
探针命中 -> 降级固化为回归用例（模拟当探针，固定集当回归）

由 S-02 生成 F-S-02: 用户话术逐字写死 ['先别退了', '还是退吧', '运费险赔不赔？赔多少？']
期望工具序列改写为: order_lookup -> refund_submit → 追加进固定轨迹集
看点有三个。F-02 变红，是因为 address_update 抢在 order_lookup 前面，顺序规则断言被触发——这就是门禁该管的事，退出码直接阻断。S-02 的『赔付 49.5 元』在工具返回里找不到依据，被幻觉判据命中，生成了固化候选：这条模拟命中的轨迹，下周就是固定集的一员。S-03 则是全文最值钱的一行输出：给模拟集挂期望轨迹，配置检查直接驳回——互斥纪律靠工具兜底，不靠评审时的自觉。模拟集的 HIT 没有计入退出码：它是探针，不是判决。脚本里还有两个细节值得抄进自己的工具：幻觉判据只看一件事——回答里出现的金额在不在工具返回里有出处，这是把 LLM-judged 类判据往确定性代码里能收编的少数形态之一；顺序规则写成序列比对，重跑一百次结果都一样。分家的另一半价值就在这里：每类判据，都放去它最可信的地方判。

回归落点：模拟当探针，固定集当回归
闭环三步走。模拟集每晚批跑，HIT 进探针池；人工评审后，把命中场景的用户话术逐字写死、连同轨迹转成固定用例，从此走门禁流程；固定集变红再咬回去——它的红意味着行为回归或基线过期，查被测系统的变更单。判据归属提前写进规约：固定集的红，被测方负责；模拟集的 HIT，先看模拟器是不是有病（per_turn_user_simulator_quality_v1 判的就是它自己的质量），再看智能体。至于 rubric 类 LLM-judged 判据，同一条用例重跑可能翻红翻绿，推荐跑三次取多数、再按比例人工抽检，并且永远别把它和确定性断言混写进同一列『客观指标』。

边界：互斥是文档口径，不是行业定律
四条钉死。第一，这条互斥限制是 ADK 文档对该框架的口径，不是行业普适定律——别的框架或许允许对模拟场景做轨迹断言，别拿本文当依据。第二，模拟器有自己的质量判据，但模拟器质量不等于场景真实度，这是两件事。第三，本文的场景数、轮次、判据命中全为构造示例，『先查单再改地址』是样例顺序规则，不是对你业务的建议；三档分工与两条纪律是推荐做法，官方没有给任何评估集配比建议。第四，不存在『接入用户模拟后覆盖率提升多少』这种数字，本文不提供，也不预测 ADK 后续会不会放开这条限制。

结语：本周先做一件事
给你们那条『用户第三句改口才暴露问题』的链路写一个模拟集用例：角色一句话、目标一句话，写完检查判据列表——把所有期望轨迹断言拿掉，只留任务完成、幻觉、越权三样。跑完如果命中了真实问题，把那条轨迹评审、固化、进固定集；如果连续两周什么都没命中，先怀疑模拟器，再怀疑链路。真实感与可断性这对矛盾没有两头占的解法，拆开，它们才能各自成立。

多轮的真实感和精确的断言装不进同一个评估集：拆成两套，它们才能各自成立。

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