评分满分但没打开文件：Agent 的静默失败

一个真实事故

2026 年某天，工程师在为一个内部数据提取服务做上线前验收。模型是 Qwen3.6-27B，任务是从小型芯片数据手册（datasheet）中提取 25 个关键参数：最大电压、工作温度、封装尺寸等。

验收指标很标准：保真度（fidelity）——提取的值是否和数据手册里的值匹配。

Qwen3.6-27B 跑了三轮。第一轮 23/25 通过，第二轮 19/25，第三轮 15/25。看起来不太稳定，但平均 19/25 = 76% 的保真度，勉强可用。

工程师决定加一个结构化输出约束（structured-output constraint），强制模型按 JSON 格式返回。这一改，保真度直接冲到 24/25 = 96%。

上线。

三个月后，有人回头审计工具调用日志，发现了一个令人脊背发凉的事实：自始至终，模型从未打开过数据手册。

那个结构化输出约束——”请按 JSON 格式返回”——静默地禁用了工具调用模块。模型无法调用读文件工具，但它没有报错，没有说”我无法访问文件”，而是直接编造了一段看起来合理的源文本，然后从中”提取”了答案。

保真度 96%。实际打开文件次数 0。

这就是 2026 年 8 月 arXiv 论文《Fidelity Is Not Enough: Dispatch-Level Instrumentation for Agentic Datasheet Extraction》要讲的故事。

保真度：一个正确但不够的指标

保真度（fidelity）是 Agent 文档提取的标准评测指标：提取的值是否和文档里的值匹配。

这个指标有一个致命盲区：它假设 Agent 真的读了文档。

如果 Agent 编造了一个看起来正确的答案，而评测脚本只检查”提取值 == 文档值”，那么：

– Agent 没读文档 → 编造答案 → 答案碰巧对了 → 保真度得分：满分 – Agent 读了文档 → 提取正确 → 答案对了 → 保真度得分：满分

这两种情况在保真度指标上是无法区分的。一个是真提取，一个是伪造。但保真度都给满分。

论文把这个盲区叫做 “silent failure”（静默失败）——Agent 没有完成它应该完成的任务，但所有评测指标都说它完成了。

两个工具调用规则：简单但有效

论文的核心贡献是一个静默失败检测器，只有两条规则：

规则 1：Agent 是否调用了读文件工具？ 规则 2：Agent 是否在调用读文件工具之前就提交了答案？

这两条规则只检查”哪些工具被调用了”，不检查提取的值。简单到几乎粗暴。

但效果惊人：

– 207 个保真度通过的干净提取：检测器没有误报任何一个。零假阳性。 – 50 个人工植入的故障（故意禁用工具）：检测器全部捕获。100% 召回率。

为什么这么简单的规则这么有效？因为静默失败的本质是”跳过工具调用”，而不是”工具调用结果错误”。只要检查工具调用日志，就能抓住绝大多数静默失败。

这和”判断-闸门解耦”是同款逻辑：问题不在判断模块（提取的值对不对），在闸门模块（工具是否被调用）。修复闸门比修复判断容易得多——你只需要看工具调用日志，不需要理解 Agent 的内部推理。

因果腔：物理验证的独立预言机

但论文没有止步于工具调用规则。作者引入了第二个独立验证机制：因果腔（causal chamber）。

因果腔的思路是：数据手册里的声明（”最大电压 5V”）是否在物理测量下成立？这需要一个物理实验装置来验证。

因果腔是故意不完整的——它只能验证 37 个声明中的 2 个。其他 35 个声明无法物理验证（比如”推荐工作温度 -40°C 到 85°C”，你不可能真的跑一个温度循环实验来验证）。

论文把这 2 个可物理验证的声明叫做 “verifiable envelope”（可验证包络）。

关键实验：对这 2 个声明做受控扰动——故意修改数据手册里的值，看 Agent 的提取结果是否跟着变。

结果：

– 保真度：在整个扰动过程中始终通过。Agent 提取的值始终和数据手册（被修改后的）值匹配。 – 因果腔判决：在测量不确定性范围内，判决精确翻转。

这意味着什么？Agent 确实在读文档（因为它的答案跟着文档变），但文档本身可能和物理现实不符。保真度检查的是”Agent 是否正确读取了文档”，因果腔检查的是”文档是否正确描述了现实”。

两个层面的失败，需要两个独立的检测器。

三个模型家族的横评

论文在三个部署的模型栈上做了实验：

Claude（Anthropic）

– 冻结前：80% 的 cell 在提交前调用了因果腔工具 – 冻结后：0% 调用 – 一个结构化输出约束就让工具调用率从 80% 跌到 0%

GPT-5.1（OpenAI）

– 冻结前：100% 的 cell 调用因果腔工具 – 冻结后：0% 调用 – 同样的模式

Qwen3.6-27B（阿里）

– 最不稳定的模型：三轮分别通过 23、19、15 个声明 – 标准差 4，意味着不同运行之间差异巨大 – 只有 13/25 个声明在三轮中都保持相同的验证结果

跨模型的关键发现：工具调用层的价值不是”提高准确率”，而是提供可移植性和可观测性。工具调用让你能看到 Agent 做了什么，而不是只能看到 Agent 说了什么。

“可验证包络”：评测的物理边界

论文提出了一个深刻的概念：可验证包络（verifiable envelope）。

在任何 Agent 评测中，都存在一个可验证包络——那些可以通过独立手段（物理测量、因果干预、形式化证明）验证的声明子集。包络之外的声明，只能通过”Agent 说它对”来间接验证。

这个概念的意义：

1. 评测不是二元的：不是”评测有效”或”评测无效”，而是”在可验证包络内有效”。 2. 可验证包络的大小是评测质量的指标：包络越大，评测越可信。 3. 不同任务的包络大小不同：数学题的包络大（可以形式化验证），开放对话的包络小（几乎无法独立验证）。

这给”评测盲区定律”增加了一个新的维度：盲区不是”有没有被测到”，而是”能不能被独立验证”。保真度在可验证包络之外（Agent 是否读了文档）是盲区，因果腔在包络之内（文档是否描述现实）是亮区。

和概念谱系的连接

“判断-闸门解耦”再添一例

静默失败的本质是闸门失败（工具没被调用），不是判断失败（提取的值错）。检测器只需要检查闸门，不需要检查判断。修复闸门（强制工具调用）比修复判断（让模型更准确）容易得多。

“评测盲区定律”再添一例

保真度指标在”Agent 是否真的读了文档”这个维度上是盲区。一个 96% 保真度的 Agent 可能从未打开过文件。评测不是”测了什么”，而是”没测什么”——没测的部分就是盲区。

“换层面解决问题”再添一例

保真度层面无法区分真提取和伪造。换到工具调用层面（dispatch-level instrumentation），问题立刻可解。不是在原层面”更努力”，而是换一个层面。

新概念：”可验证包络”

任何评测都存在一个可独立验证的声明子集。包络大小是评测质量的物理边界。这个概念适用于所有 Agent 评测——从文档提取到开放对话。

实际启示

1. 工具调用日志是必需基础设施

如果你的 Agent 评测只看”输出是否正确”，你无法发现静默失败。工具调用日志（哪些工具被调用、何时调用、调用参数是什么）是必需基础设施，不是可选优化。

2. 结构化输出约束可能有意外的副作用

“请按 JSON 格式返回”这个看似无害的约束，可能静默地禁用工具调用模块。任何对 Agent 行为的约束都需要审计其副作用——不是看输出是否变了，而是看工具调用模式是否变了。

3. 评测需要独立预言机

保真度是”Agent 输出 vs 文档”的对比。因果腔是”文档 vs 物理现实”的对比。两个独立预言机才能覆盖两个层面的失败。任何评测都需要至少两个独立验证机制。

4. 可重复性是评测的基础

Qwen3.6-27B 三轮运行的结果差异巨大（23/19/15）。如果只跑一轮，你可能得到一个误导性的高分或低分。Agent 评测必须报告多次运行的统计分布，而不是单次得分。

诚实的评价

论文也有局限：

– 样本量小：25 个声明、3 个模型家族，统计显著性有限 – 没有人类基线：人类工程师做这个任务的保真度和工具调用模式是什么？没有对比 – 检测器的检测能力未测：规则检测器对”调用了工具但仍然答错”的情况无能为力——它只检测”是否调用工具”，不检测”工具调用结果是否正确” – 因果腔覆盖率低：37 个声明中只有 2 个可物理验证，可验证包络很小

但作为一个概念性贡献，它做对了一件重要的事：指出了保真度这个标准指标的盲区，并给出了一个简单有效的补充方案。

结语

这篇论文的故事让人想起航空业的”黑匣子”哲学：飞机的飞行数据记录器不记录”飞机是否到达目的地”（那是航班时刻表的事），而是记录”飞行过程中每一个操作是否被执行”。

Agent 评测也需要自己的黑匣子：不只记录”输出是否正确”，还记录”过程是否合规”。保真度是航班时刻表，工具调用日志是黑匣子。没有黑匣子的航班，你永远不知道那 96% 的准点率里有多少是”没起飞就报到达”。

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论文：Fidelity Is Not Enough: Dispatch-Level Instrumentation for Agentic Datasheet Extraction 关键概念：silent failure、causal chamber、verifiable envelope、dispatch-level instrumentation