From Zero to Leaderboard: Agent Evaluation — Wolfram Ravenwolf， Weights & Biases
Wolfram Ravenwolf builds an agent evaluation pipeline and argues that repeatability, configuration, cost, and traces matter more than a single leaderboard average.
从零构建智能体评测排行榜：Wolfram Ravenwolf 的实战方法
📌 One-Sentence Summary Wolfram Ravenwolf 现场搭建智能体评测流程，说明重复运行的稳定性、完整配置、成本和执行轨迹，比排行榜上的单一平均分更重要。 📝 Summary Ravenwolf 在实操工作坊中，以 Terminal Bench 和 Harbor 为基础，组合隔离沙箱、智能体运行框架、固定版本的基准、推理服务及资源限制。他的 WolfBench 工具汇
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