平均成功率 77%，五次全对只有 53%：智能体的一致性差距

一个几乎没人报的数字

你的智能体在彩排时成功了，现场演示时却走了另一条路，同一个任务失败了。台上这叫尴尬；生产里这叫可靠性问题——一个成功过一次的流程，下一次用户提出同样的请求时可能就失败。

IBM Research 给了一个具体的数：在 AppWorld 上，一个用 GPT-4.1 的 ReAct 智能体在五次重复运行中平均成功率 77.4%，但五次全部成功的任务只有 53.0%。两者之差 24.4 个百分点，他们称之为「一致性差距」；在难任务上达到 30 个百分点。几乎所有基准只报前一个数。

三个名字相近、问题相反的指标

• Mean@k：跑 k 次取平均通过率，排行榜上的就是它，回答「平均有多好」
• Pass@k：k 次里至少成功一次，乐观，适合能验证、能重试的场景
• Pass^k：k 次全部成功，悲观，回答真实用户关心的那个问题——「我再问一遍，它还行吗」

三者永远满足 Pass^k ≤ Mean@k ≤ Pass@k。作者强调这不是换个更大的模型就能修的能力问题，而是一条正交的轴：一个智能体可以既能干又不稳定。

为什么温度设成 0 也没用

每一次决策——调哪个接口、传什么参数、要不要重试——都来自下一个 token 的概率分布，要紧的是分布的形状。尖锐的分布把大部分概率压在一个选项上，一次次跑出来都一样；平坦的分布让几个选项几乎打平，谁胜出接近抛硬币。

GPU 浮点运算的非结合性、请求批处理这类平台侧的微小扰动，推不动尖锐分布，却足以让平坦分布里的近似平局换个顺序。一条轨迹串着几十个决策，每步一点点翻转的概率就会累积成某次运行走偏的很大概率——24 个点的差距就是这么来的。贪心解码和固定随机种子管的是「怎样把分布变成 token」，管不到分布本身；在托管端点上，同一个提示词、同一个模型、温度为零，今天和明天也可能把同一个近似平局判成不同的结果。他们的实验本身就跑在温度 0.0 下。

诊断，再修

他们做了一个一致性分析器：只需要一条已记录的轨迹、不需要标准答案，在轨迹的每个决策点上用一次调用请求 k 个候选（默认 5 个），找出那些「差一次采样就会做别的事」的易翻转决策点，而不是把整个任务重新跑一遍。

诊断结果再被转成一类新的行为指引，注入推理时的上下文。结果：一致性差距从 24.4 个点降到 12.0 个点，减半；同任务 Pass^5 提升 16.0 个点、相似任务提升 13.0 个点，平均准确率没有任何损失。

这是本站 8 月 24 日那条 IBM ALTK-Evolve 信号的续篇。那一篇说智能体记忆是需要按模型标定的剂量；作者这次自己承认，那一篇的结果也只回答了「平均情况」这一个问题。

放在这一轮里看

这一轮另外几条信号讲的都是：看一次、看一方的记录，不等于知道发生了什么。这一条是它最日常的形态——跑一次成功，不等于它会成功。平均值不会说谎，但它只报了一半；另一半要靠同一个任务多跑几遍才看得见。