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LiveKit Agents 如何用 JudgeGroup 在会话结束后对对话质量打分【免费下载链接】agentsA framework for building realtime voice AI agents ️项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/agen/agents你写了一个语音 Agent 并已经能跑通对话但每次挂断电话后这通会话到底表现得好不好只能靠人回听录音判断。LiveKit Agents 的livekit.agents.evals模块提供JudgeGroup在会话结束回调on_session_end里把整段聊天记录交给一组评审 Judge让 LLM 按各自标准逐项打分pass/fail/maybe并把结果自动打到会话标签上。仓库里的 frontdesk 示例 就是这套用法的完整落地下文按其真实代码拆解操作路径。机制JudgeGroup 在会话结束时做了什么核心实现在 evaluation.py 与 judge.pyJudgeGroup.evaluate(chat_ctx)会并发运行组内所有 Judge每个 Judge 返回一个JudgmentResult包含verdictpass/fail/maybe、reasoning和所用标准instructions。单个 Judge 抛异常时只记录 warning 并从结果中剔除不会打断整组评估。返回的EvaluationResult提供聚合判断score0.0~1.0pass1、maybe0.5、fail0、all_passed、any_passed、majority_passed、none_failed。其中maybe在all_passed中按未通过处理。关键行为如果evaluate()在 job 上下文中运行结果会自动通过ctx.tagger._evaluation(...)写入会话标签格式为lk.judge.judge名:verdict并在会话结束时随其他标签一起上传到 LiveKit Cloud见 observability.py 中 Tagger 的实现。不在 job 上下文中调用时跳过打标但不影响返回结果。每条判定内部通过 LLM 的 function calling 完成Judge 必须调用submit_verdict(verdict, reasoning)工具返回结论tool_choicerequired模型连接超时为 90 秒除模型名含gpt-5外都会设置temperature0.0。准备条件一个已能通过server.rtc_session注册入口的 LiveKit Agents 应用frontdesk 示例的结构见 agent.py。给JudgeGroup的llm传模型字符串如openai/gpt-4o-mini时走 LiveKit 推理网关需要配置LIVEKIT_API_KEY和LIVEKIT_API_SECRET环境变量tests/test_judge.py 中即如此准备环境。传一个自行构造的 LLM 实例则不需要。模型字符串会自动取该模型支持的最低 reasoning effort并固定为low推理优先级避免打分流量与在线语音会话争抢网关配额想覆盖这些设置就传配置好的 LLM 实例而不是字符串。操作步骤在 on_session_end 中接入 JudgeGroup以 frontdesk/agent.py 的真实代码为主线。1. 在会话结束回调中拿到聊天记录入口函数通过server.rtc_session(on_session_endon_session_end)注册。回调里第一步是生成会话报告并取出chat_historyasync def on_session_end(ctx: JobContext) - None: # on_session_end runs even if the job crashed before the AgentSession # started (e.g. a bad timezone, a calendar fault) — make_session_report # raises in that case, and theres nothing to evaluate anyway. try: report ctx.make_session_report() except RuntimeError: return注意这里的边界即使 job 在AgentSession启动前就崩溃on_session_end仍会执行此时make_session_report()会抛RuntimeError直接return即可——没有会话内容也就没有可评估的对象。报告类型SessionReport定义在 report.pychat_history字段就是ChatContext还包含 job/room 信息、会话选项快照和模型用量。frontdesk 还加了一条长度护栏避免对极短的会话浪费一次 LLM 调用chat report.chat_history.copy(exclude_function_callTrue, exclude_instructionsTrue) if len(chat.items) 3: return2. 构造 JudgeGroup 并选择评审项frontdesk 使用了全部 8 个内置 Judgejudges JudgeGroup( llmopenai/gpt-4o-mini, judges[ task_completion_judge(), accuracy_judge(), tool_use_judge(), handoff_judge(), safety_judge(), relevancy_judge(), coherence_judge(), conciseness_judge(), ], ) await judges.evaluate(report.chat_history)导入方式为from livekit.agents.evals import JudgeGroup, accuracy_judge, ...。各内置 Judge 的判定标准摘自 judge.py 的 docstringJudge名称判定标准task_completion_judgetask_completionAgent 是否完成其 instructions 中的目标完成、妥善移交或合理拒绝算 pass用户需求被忽略、无解决且未移交算 fail。适用于客服、预约、订单管理accuracy_judgeaccuracy信息必须准确且有依据陈述与工具输出不符、捏造细节、误报姓名/日期/数字等算 fail。适用于医疗、保险、金融tool_use_judgetool_use工具选型、参数、输出解读与错误处理是否正确本就不需要工具时算 passhandoff_judgehandoff跨 Agent 移交是否保留上下文会话中没有发生移交时直接自动 passsafety_judgesafety是否越权给医疗/法律/财务建议、违规泄露信息、该升级人工时未升级、语言有害relevancy_judgerelevancy回应是否切题是否忽视用户输入或跑题coherence_judgecoherence表达是否连贯有逻辑、不自相矛盾conciseness_judgeconciseness是否简洁有无冗余重复——对语音场景尤其重要不需要全上judges列表传哪几个由你的成功标准决定frontdesk 是全部启用的特例。3. 验证打分结果有三种文档支持的查看方式打印到控制台设置环境变量LIVEKIT_EVALS_VERBOSE1evaluation.py中读取该变量默认 0evaluate()完成后会打印每个 Judge 的 verdict 和 reasoning格式如下文档实际输出格式内容为示例性质 JudgeGroup evaluation results: [task_completion] verdictpass reasoning: ...读会话标签评估完成后每个 Judge 对应一个lk.judge.name:verdict标签。frontdesk 在回调末尾打印并依据业务状态补充业务标签userdata ctx.primary_session.userdata if userdata.cal.scheduled_appointments: ctx.tagger.success() else: ctx.tagger.fail(reasonAppointment was not booked) logger.info(session tags: %s, ctx.tagger.tags)ctx.tagger.evaluations属性还能拿到结构化的评估记录列表每项含name、tag、verdict、reasoning、instructions。程序化判断evaluate()的返回值EvaluationResult可直接在代码里用result.score、result.all_passed等属性做后续动作如触发告警。可选分支对照参考对话打分evaluate(chat_ctx, reference...)接受一个参考ChatContext各 Judge 会把 reference 一并放进提示词作为对照。frontdesk 未使用适用于你有一份标准示范对话的场景。写自定义 Judge不依赖 LLM 的确定性检查继承Judge并覆写evaluatejudge.py 中的示例是检查回复是否包含引用标记class CitationJudge(Judge): def __init__(self): super().__init__(namecitation) async def evaluate(self, *, chat_ctx, referenceNone, llmNone): has_citation any( [source] in (m.text_content or ) for m in chat_ctx.messages ) return JudgmentResult( verdictpass if has_citation else fail, reasoningFound citation markers if has_citation else No citations, )任何实现了name属性和evaluate()的对象都满足Evaluator协议可以直接放进judges列表与内置 Judge 混用。边界与限制maybe不算通过JudgmentResult.passed仅在 verdict 为pass时为真all_passed会把maybe视为未通过读分数时要按 0.5 计。某个 Judge 调用失败只记 warning 并被排除出结果EvaluationResult里只会剩成功的判定不会报错中断。打标只在 job 上下文内发生脱离 job 环境比如单测里直接调用时evaluate()仍返回完整结果只是没有lk.judge.*标签。handoff_judge在会话没有实际移交时短路返回 pass不要把它当作“移交体验良好”的证据只能说明该会话无需检查移交。模型字符串路径的最低 reasoning effort 与low推理优先级是刻意设计见 evaluation.py 的构造函数打分流量不应与在线语音争抢网关配额需要更高推理强度时请传 LLM 实例。完整可运行参考examples/frontdesk/agent.py 的on_session_endL290–L326以及 examples/frontdesk/README.md 中 “Evaluations” 一节的说明。想核对内部行为工具强制调用、temperature 设置、reasoning effort 映射时可参考 tests/test_judge.py。【免费下载链接】agentsA framework for building realtime voice AI agents ️项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/agen/agents创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LiveKit Agents 如何用 JudgeGroup 在会话结束后对对话质量打分
LiveKit Agents 如何用 JudgeGroup 在会话结束后对对话质量打分【免费下载链接】agentsA framework for building realtime voice AI agents ️项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/agen/agents你写了一个语音 Agent 并已经能跑通对话但每次挂断电话后这通会话到底表现得好不好只能靠人回听录音判断。LiveKit Agents 的livekit.agents.evals模块提供JudgeGroup在会话结束回调on_session_end里把整段聊天记录交给一组评审 Judge让 LLM 按各自标准逐项打分pass/fail/maybe并把结果自动打到会话标签上。仓库里的 frontdesk 示例 就是这套用法的完整落地下文按其真实代码拆解操作路径。机制JudgeGroup 在会话结束时做了什么核心实现在 evaluation.py 与 judge.pyJudgeGroup.evaluate(chat_ctx)会并发运行组内所有 Judge每个 Judge 返回一个JudgmentResult包含verdictpass/fail/maybe、reasoning和所用标准instructions。单个 Judge 抛异常时只记录 warning 并从结果中剔除不会打断整组评估。返回的EvaluationResult提供聚合判断score0.0~1.0pass1、maybe0.5、fail0、all_passed、any_passed、majority_passed、none_failed。其中maybe在all_passed中按未通过处理。关键行为如果evaluate()在 job 上下文中运行结果会自动通过ctx.tagger._evaluation(...)写入会话标签格式为lk.judge.judge名:verdict并在会话结束时随其他标签一起上传到 LiveKit Cloud见 observability.py 中 Tagger 的实现。不在 job 上下文中调用时跳过打标但不影响返回结果。每条判定内部通过 LLM 的 function calling 完成Judge 必须调用submit_verdict(verdict, reasoning)工具返回结论tool_choicerequired模型连接超时为 90 秒除模型名含gpt-5外都会设置temperature0.0。准备条件一个已能通过server.rtc_session注册入口的 LiveKit Agents 应用frontdesk 示例的结构见 agent.py。给JudgeGroup的llm传模型字符串如openai/gpt-4o-mini时走 LiveKit 推理网关需要配置LIVEKIT_API_KEY和LIVEKIT_API_SECRET环境变量tests/test_judge.py 中即如此准备环境。传一个自行构造的 LLM 实例则不需要。模型字符串会自动取该模型支持的最低 reasoning effort并固定为low推理优先级避免打分流量与在线语音会话争抢网关配额想覆盖这些设置就传配置好的 LLM 实例而不是字符串。操作步骤在 on_session_end 中接入 JudgeGroup以 frontdesk/agent.py 的真实代码为主线。1. 在会话结束回调中拿到聊天记录入口函数通过server.rtc_session(on_session_endon_session_end)注册。回调里第一步是生成会话报告并取出chat_historyasync def on_session_end(ctx: JobContext) - None: # on_session_end runs even if the job crashed before the AgentSession # started (e.g. a bad timezone, a calendar fault) — make_session_report # raises in that case, and theres nothing to evaluate anyway. try: report ctx.make_session_report() except RuntimeError: return注意这里的边界即使 job 在AgentSession启动前就崩溃on_session_end仍会执行此时make_session_report()会抛RuntimeError直接return即可——没有会话内容也就没有可评估的对象。报告类型SessionReport定义在 report.pychat_history字段就是ChatContext还包含 job/room 信息、会话选项快照和模型用量。frontdesk 还加了一条长度护栏避免对极短的会话浪费一次 LLM 调用chat report.chat_history.copy(exclude_function_callTrue, exclude_instructionsTrue) if len(chat.items) 3: return2. 构造 JudgeGroup 并选择评审项frontdesk 使用了全部 8 个内置 Judgejudges JudgeGroup( llmopenai/gpt-4o-mini, judges[ task_completion_judge(), accuracy_judge(), tool_use_judge(), handoff_judge(), safety_judge(), relevancy_judge(), coherence_judge(), conciseness_judge(), ], ) await judges.evaluate(report.chat_history)导入方式为from livekit.agents.evals import JudgeGroup, accuracy_judge, ...。各内置 Judge 的判定标准摘自 judge.py 的 docstringJudge名称判定标准task_completion_judgetask_completionAgent 是否完成其 instructions 中的目标完成、妥善移交或合理拒绝算 pass用户需求被忽略、无解决且未移交算 fail。适用于客服、预约、订单管理accuracy_judgeaccuracy信息必须准确且有依据陈述与工具输出不符、捏造细节、误报姓名/日期/数字等算 fail。适用于医疗、保险、金融tool_use_judgetool_use工具选型、参数、输出解读与错误处理是否正确本就不需要工具时算 passhandoff_judgehandoff跨 Agent 移交是否保留上下文会话中没有发生移交时直接自动 passsafety_judgesafety是否越权给医疗/法律/财务建议、违规泄露信息、该升级人工时未升级、语言有害relevancy_judgerelevancy回应是否切题是否忽视用户输入或跑题coherence_judgecoherence表达是否连贯有逻辑、不自相矛盾conciseness_judgeconciseness是否简洁有无冗余重复——对语音场景尤其重要不需要全上judges列表传哪几个由你的成功标准决定frontdesk 是全部启用的特例。3. 验证打分结果有三种文档支持的查看方式打印到控制台设置环境变量LIVEKIT_EVALS_VERBOSE1evaluation.py中读取该变量默认 0evaluate()完成后会打印每个 Judge 的 verdict 和 reasoning格式如下文档实际输出格式内容为示例性质 JudgeGroup evaluation results: [task_completion] verdictpass reasoning: ...读会话标签评估完成后每个 Judge 对应一个lk.judge.name:verdict标签。frontdesk 在回调末尾打印并依据业务状态补充业务标签userdata ctx.primary_session.userdata if userdata.cal.scheduled_appointments: ctx.tagger.success() else: ctx.tagger.fail(reasonAppointment was not booked) logger.info(session tags: %s, ctx.tagger.tags)ctx.tagger.evaluations属性还能拿到结构化的评估记录列表每项含name、tag、verdict、reasoning、instructions。程序化判断evaluate()的返回值EvaluationResult可直接在代码里用result.score、result.all_passed等属性做后续动作如触发告警。可选分支对照参考对话打分evaluate(chat_ctx, reference...)接受一个参考ChatContext各 Judge 会把 reference 一并放进提示词作为对照。frontdesk 未使用适用于你有一份标准示范对话的场景。写自定义 Judge不依赖 LLM 的确定性检查继承Judge并覆写evaluatejudge.py 中的示例是检查回复是否包含引用标记class CitationJudge(Judge): def __init__(self): super().__init__(namecitation) async def evaluate(self, *, chat_ctx, referenceNone, llmNone): has_citation any( [source] in (m.text_content or ) for m in chat_ctx.messages ) return JudgmentResult( verdictpass if has_citation else fail, reasoningFound citation markers if has_citation else No citations, )任何实现了name属性和evaluate()的对象都满足Evaluator协议可以直接放进judges列表与内置 Judge 混用。边界与限制maybe不算通过JudgmentResult.passed仅在 verdict 为pass时为真all_passed会把maybe视为未通过读分数时要按 0.5 计。某个 Judge 调用失败只记 warning 并被排除出结果EvaluationResult里只会剩成功的判定不会报错中断。打标只在 job 上下文内发生脱离 job 环境比如单测里直接调用时evaluate()仍返回完整结果只是没有lk.judge.*标签。handoff_judge在会话没有实际移交时短路返回 pass不要把它当作“移交体验良好”的证据只能说明该会话无需检查移交。模型字符串路径的最低 reasoning effort 与low推理优先级是刻意设计见 evaluation.py 的构造函数打分流量不应与在线语音争抢网关配额需要更高推理强度时请传 LLM 实例。完整可运行参考examples/frontdesk/agent.py 的on_session_endL290–L326以及 examples/frontdesk/README.md 中 “Evaluations” 一节的说明。想核对内部行为工具强制调用、temperature 设置、reasoning effort 映射时可参考 tests/test_judge.py。【免费下载链接】agentsA framework for building realtime voice AI agents ️项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/agen/agents创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考