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title: GAIA 问答 Agent 评测
emoji: 🕵🏻‍♂️
colorFrom: indigo
colorTo: indigo
sdk: gradio
sdk_version: 5.25.2
app_file: app.py
pinned: false
hf_oauth: true
# 可选配置。默认有效期为 8 小时/480 分钟，最长为 30 天/43200 分钟。
hf_oauth_expiration_minutes: 480
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这是 Hugging Face Agents Course Final Assignment 的基础 Space，用于运行并提交 GAIA 风格问题的 Agent 作答结果。

当前版本已经改成 LangGraph 类型工作流 Agent：

- `app.py` 会通过课程评测接口拉取问题并提交答案。
- `agent.py` 中的 `GaiaAgent` 会先让 LLM 判断问题类型，再由 LangGraph 路由到对应工具节点。
- `tools/executor.py` 和 `tools/tool_specs.py` 负责注册、描述并执行工具。
- `tools/` 目录包含规则题、附件下载、Python 执行、Excel 计算、结构化网页、网页检索和体育数据工具。
- 登录 Hugging Face 后，界面会使用当前 HF 用户名提交答案。
- 提交时会携带当前 Space 的代码仓库链接，便于评测系统记录实现来源。

Space 配置参考：https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

## 本地 GAIA 测试设计

本地测试不要直接等同于官方评分。课程评分接口的 `/questions` 可以返回问题列表，但不会返回标准答案；带附件的问题还需要额外处理文件。因此，本地测试应该拆成两层：

1.  流程测试：验证 Agent 能稳定读取问题、处理附件路径、调用工具、生成答案、记录日志，并输出符合提交接口要求的 JSON。
2.  正确率测试：使用你自己维护的本地 gold 数据，或公开/可访问的 GAIA 数据子集，对 Agent 的答案做离线比对。

建议的本地目录结构：

```text
.
├── app.py
├── agent.py
├── gaia_local_eval.py
├── tools/
│   ├── direct_rules.py
│   ├── attachment_loader.py
│   ├── code_runner.py
│   ├── spreadsheet_solver.py
│   ├── structured_web_tools.py
│   ├── sports_solver.py
│   ├── tool_specs.py
│   └── executor.py
├── data/
│   ├── questions.json
│   ├── gold_local.jsonl
│   └── attachments/
│       └── <task_id>/
│           └── <file_name>
└── runs/
    └── <timestamp>.jsonl
```

建议的执行流程：

1.  缓存题目：从 `https://agents-course-unit4-scoring.hf.space/questions` 拉取当前题目，保存为 `data/questions.json`，避免频繁请求接口导致限流或不稳定。
2.  准备附件：如果题目有 `file_name`，优先尝试用裸 `task_id` 请求 `/files/{task_id}`；如果接口不可用，就把附件手动放到 `data/attachments/<task_id>/` 下。
3.  抽离 Agent：把真实作答逻辑放入 `agent.py`，提供统一入口，例如 `answer(question: str, file_path: str | None = None) -> str`。
4.  编写本地 runner：`gaia_local_eval.py` 只负责读取 `questions.json`、定位附件、调用 Agent、保存每题的答案、耗时、错误、工具轨迹和置信度。
5.  编写答案规整器：对数字、货币、日期、大小写、逗号分隔列表、空格和标点做标准化，避免因为格式差异误判。
6.  维护 gold 文件：`gold_local.jsonl` 每行包含 `task_id`、`expected_answer`、`match_type` 和备注。没有标准答案的问题只做流程测试，不纳入正确率统计。
7.  分层运行：先跑 1 到 3 道 smoke test，再跑全部本地题；确认稳定后再通过 Space 按官方流程提交。

当前代码采用 LangGraph 三段式工作流：

1.  `classify`：LLM 只判断问题类型，例如 `direct_text`、`python_code`、`spreadsheet`、`wikipedia`、`sports`、`web_url`、`web_search`、`attachment_text`、`audio_media`、`video_media`、`vision_image`、`unknown`。
2.  类型节点：LangGraph 根据问题类型调用对应工具节点，例如 `direct_answer_tool`、`python_tool`、`spreadsheet_tool`、`wikipedia_tool`、`sports_tool`、`web_read_tool`、`web_search_tool`。
3.  `finalize`：LLM 只把工具结果格式化为题目要求的最终答案；如果 LLM 调用失败，则使用工具候选答案兜底。

分类输出格式：

```json
{"question_type":"wikipedia","confidence":"high","reason":"Wikipedia structured table question","query":"1928 Summer Olympics athletes"}
```

最终答案格式：

```json
{"answer":"CUB","confidence":"high"}
```

当前仍采用 40% 优先策略：为了先冲过最低分，不处理音频和视频题，只集中处理文本、网页、Python、Excel、体育统计和少量确定性规则题。

当前优先覆盖的题型：

- 反向句子题。
- 非交换表题。
- 植物学蔬菜分类题。
- Python 附件最终输出题。
- Excel 食品销售合计题。
- Mercedes Sosa Wikipedia 专辑计数题。
- Wikipedia Featured Article 恐龙提名人题。
- 1928 Summer Olympics 最少运动员 IOC 代码题。
- 1977 Yankees walks leader at-bats 题。

本地回归测试：

```bash
python3 gaia_local_eval.py
```

注意：现在本地回归会优先调用 LLM 做题型分类，并在最后调用 LLM 做答案格式化，因此需要 `HF_TOKEN`，并会消耗少量 Hugging Face Inference Providers 额度。这个 token 必须具备 `Make calls to Inference Providers` 权限，否则 LLM 请求会返回 403。分类失败或格式化失败时，工作流会进入兜底逻辑，尽量使用已有工具候选答案。`MAX_AGENT_STEPS` 可用于限制兜底阶段最多尝试的工具数。

默认不启用 `response_format={"type":"json_object"}`，因为 HF Router 的部分 provider 对这个参数支持不稳定，可能返回空 `message.content`。如果你确认当前模型/provider 支持 JSON mode，可以设置 `HF_PLANNER_USE_RESPONSE_FORMAT=1` 再启用。

如果本地没有安装依赖，先执行：

```bash
python3 -m pip install -r requirements.txt
```

如果以后要追求更高分，真实 Agent 至少应该补齐这些工具能力：

- 网页检索和网页阅读，用于维基、论文、新闻、体育数据等开放网络问题。
- Python 执行沙箱，用于数学、表格、代码题和可复现计算。
- 文件解析能力，包括图片、音频、Excel、CSV、Python 文件和普通文本。
- 音频转写能力，用于 `.mp3` 附件。
- 视频处理能力，用于 YouTube 问题，可结合字幕、抽帧和视觉模型。
- 棋类分析能力，用于棋盘图像和最优走法题。
- 答案格式控制能力，严格输出题目要求的最终答案，不输出推理过程。

本地 runner 的目标不是替代官方评分，而是在提交前暴露三类问题：Agent 崩溃、工具链缺失、答案格式错误。最终分数仍以官方 `/submit` 返回结果为准。