AI Beat 概览
两套分别面向模型/Prompt 与 HTTP Agent 边界的评测产品，并明确说明公开可用状态。
AI Beat 面向两类不同的系统边界开发评测工具。PromptBeat 评测模型与 Prompt 的响应；AgentBeat 评测 HTTP Agent 的最终响应，并在条件具备时评测其执行 Evidence 与环境影响。
**被测对象：**模型或 Prompt endpoint
**运行时：**Go CLI + 当前 Promptfoo 评测后端
**主要用途：**红队测试、评测与回归数据集
**被测对象：**黑盒 HTTP Agent
**运行时：**Go RunAgentEvaluation（不使用 Promptfoo）
**主要用途：**基于分层 Evidence 的行为评测；v0.5.0 起以独立 agentbeat 程序正式发布
设计上相互分离
Section titled “设计上相互分离”任何一款都不是另一款的模式或前置条件。PromptBeat 已可公开下载，当前完整评测流水线使用 Promptfoo。AgentBeat 有独立的 Go RunAgentEvaluation 实现与 Target SDK/Adapter Kit，而且该路径不使用 Promptfoo。v0.5.0 起它作为 GitHub 正式 Release 发布，提供 agentbeat eval-run、preflight、score 和本地契约探针。
团队可以在完整应用中同时使用两者，但两次运行回答的是不同问题：
- 模型或 Prompt 是否越过了响应边界？
- Agent 是否在不越过行为或环境边界的前提下完成了任务？
共同重视什么
Section titled “共同重视什么”- **显式 Case：**输入和预期行为可审查，不被隐藏在 Dashboard 中。
- **可检查结果：**命令和协议响应可以作为产物保留。
- **证据范围：**结论必须说明实际观测到了什么。
- **可重复运行：**稳定 Scenario 与 Dataset 支持模型、Prompt、策略或 Agent 变更后的回归。
- **开放开发：**当前契约和开发仓库实现可审查；公开可执行包的可用性单独说明。
这些是共同原则，并不表示两个产品当前已经共用同一份配置 schema、Registry、报告或完整 CLI surface。
做评测，不做运行时拦截
Section titled “做评测，不做运行时拦截”AI Beat 面向上线验收、红队测试与回归评测。它不会作为策略网关、防火墙或运行时拦截器常驻生产请求链路。
对比被测对象、运行时、Evidence 与当前命令。
运行模型或 Prompt 评测。
接入一个 HTTP Agent Target。