外部 Agent Bridge 模式#

让 EvalScope 直接评测 Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI、Hermes 等成品 Agent CLI。你在 TaskConfig 里指定一个评测模型，EvalScope 会在 CLI 与后端模型之间做协议翻译(claude-code 发 Anthropic Messages、codex/opencode 发 OpenAI Responses、gemini-cli 发 Gemini generateContent、hermes 发 OpenAI Chat Completions，后端模型只需支持 OpenAI Chat Completions 即可)，同时把交互过程录制成 AgentTrace 用于可视化回放。CLI 本身不需要任何改造。

想给 GSM8K / AIME 等常规 benchmark 套上模型自带的多轮工具调用循环，请参见内置 AgentLoop 模式。

何时使用#

评测成品 Agent CLI 在某 benchmark 上的能力 例：Claude Code 在 SWE-bench Pro 上的代码修复得分、Codex 在 GAIA 上的工具调用能力。
对比同一 Agent CLI 接到不同后端模型时的表现 例：把 claude-code 分别接到 qwen3-max、deepseek-v3、自训模型上跑同一套题，横评后端模型对 Agent 任务的支撑能力。
后端模型只懂 OpenAI Chat Completions，但你想驱动 claude-code / codex bridge 在中间自动把 Anthropic Messages / OpenAI Responses 翻译成后端能听懂的 Chat Completions——后端无需原生支持这些协议。

快速开始#

最小可运行示例:在本地用 Claude Code 跑 GSM8K，模型用 qwen-plus。

from evalscope import TaskConfig, run_task
from evalscope.agent.external import ExternalAgentConfig

task_config = TaskConfig(
    model='qwen-plus',
    api_url='https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
    api_key='<your-key>',
    eval_type='openai_api',
    datasets=['gsm8k'],
    limit=3,
    agent_config=ExternalAgentConfig(
        framework='claude-code',
        environment='local',
    ),
)
run_task(task_config)

EvalScope 会在本地子进程里准备 Claude Code(必要时自动 npm install)，把它每次发出的 API 请求转给 qwen-plus，结果写到 outputs/，并可在 Web UI 按步骤回放 Agent 轨迹。

注意这里 qwen-plus 走 OpenAI Chat Completions，而 claude-code 发出的是 Anthropic Messages —— bridge 在中间自动完成协议翻译，无需后端原生支持 Anthropic 协议。

支持的 Agent CLI#

名称	对应 CLI	协议	备注
`claude-code`	Anthropic Claude Code(`claude --print`)	Anthropic Messages	默认推荐
`codex`	OpenAI Codex(`codex exec`)	OpenAI Responses	需要 codex ≥ v0.133
`opencode`	OpenCode(`opencode run`)	OpenAI Responses	自动注册模型配置
`gemini-cli`	Google Gemini CLI(`gemini`)	Gemini generateContent	无头非交互模式
`hermes`	Nous Research Hermes Agent(`hermes chat`)	OpenAI Chat Completions	通过 custom provider 接入
`mock`	内置 Python 脚本	Anthropic Messages	冒烟测试用，无外部依赖

想接入 aider、continue 等其他 CLI?见进阶:自定义 Runner。

常用配置#

ExternalAgentConfig 常用字段:

字段	说明	推荐值
`framework`	选哪个 CLI	`claude-code` / `codex` / `opencode` / `gemini-cli` / `hermes`
`environment`	跑在哪里	`local`(开发)/ `docker`(生产)
`timeout`	单样本壁钟超时(秒)	数学题 120，代码修复 1800+
`environment_extra`	沙箱构造参数(`image`、`timeout` 等)，与内置模式一致	见沙箱环境
`skills_dir`	可选的本机 Agent Skills 目录	EvalScope 会在启动 runner 前让 skills 可用
`kwargs`	透传给 CLI 的参数，见下	`{}`

最常调整的 kwargs 键(claude-code 与 codex 大体通用，完整列表见源码):

键	适用	默认	何时调整
`allowed_tools`	claude-code	跟随 CLI 默认	传空串 `''` 禁用所有工具(适合数学等单轮任务)
`auto_install`	两者	`True`	镜像里已预装 CLI，改 `False` 跳过安装
`install_timeout_s`	两者	300(claude-code)/ 600(codex)	网络慢、首次冷启动超时调大
`home_override`	两者	临时目录	需要复用本机 CLI 配置时传一个路径

Agent Skills#

如果要让外部 CLI 使用自定义 Agent Skills，可以把 ExternalAgentConfig.skills_dir 设成本机目录。该目录的子目录应包含 SKILL.md。EvalScope 会在启动 runner 前让这些 skills 可用，并在 skill_prompt_nudge=True 时加入简短提示。

用例:SWE-bench Pro 上跑 Claude Code#

让 Claude Code 在容器里自主修复代码，样本结束后 EvalScope 自动从工作树取 git diff 作为最终补丁。

task_config = TaskConfig(
    model='qwen-plus',
    api_url='...',
    api_key='...',
    eval_type='openai_api',
    datasets=['swe_bench_pro'],
    limit=3,
    agent_config=ExternalAgentConfig(
        framework='claude-code',
        timeout=1800.0,
    ),
)
run_task(task_config)

swe_bench_pro 会为每个样本自带 Docker 环境，所以 environment 留空即可。

准备工作#

local 环境:无额外依赖，主包安装即可。
docker 环境:本机已装好并启动 Docker，详见沙箱环境。
claude-code / codex / opencode CLI:首次运行会在沙箱内自动安装 Node.js + 对应 npm 包，仅支持 Debian/Ubuntu 系镜像。
gemini-cli:需要 Node.js 环境，可使用预构建镜像 evalscope-gemini-cli:latest。
hermes:需要 Python 3.11 + uv 环境，可使用预构建镜像 evalscope-hermes:latest。

小技巧

冷启动需要下载 Node 和 npm 包，可能耗时数分钟。生产环境建议把 CLI 预装进镜像并设置 kwargs={'auto_install': False}，或为 Docker 挂载持久化 npm 缓存 volume。

预构建 Docker 镜像#

EvalScope 为每种 Agent CLI 提供了预构建 Dockerfile，位于 evalscope/agent/external/dockerfiles/。使用预构建镜像可跳过首次运行时的安装步骤，大幅缩短冷启动时间。

构建镜像#

在项目根目录执行(需要 Docker 已安装):

# Claude Code
docker build -f evalscope/agent/external/dockerfiles/Dockerfile.claude-code \
             -t evalscope-claude-code:latest .

# Codex
docker build -f evalscope/agent/external/dockerfiles/Dockerfile.codex \
             -t evalscope-codex:latest .

# OpenCode
docker build -f evalscope/agent/external/dockerfiles/Dockerfile.opencode \
             -t evalscope-opencode:latest .

# Gemini CLI
docker build -f evalscope/agent/external/dockerfiles/Dockerfile.gemini-cli \
             -t evalscope-gemini-cli:latest .

# Hermes Agent (需要先 clone 源码到本地)
git clone https://github.com/NousResearch/hermes-agent.git \
    evalscope/agent/external/dockerfiles/hermes-agent-src
docker build -f evalscope/agent/external/dockerfiles/Dockerfile.hermes \
             -t evalscope-hermes:latest .

使用镜像#

在 ExternalAgentConfig 中指定 environment='docker'，并通过 environment_extra 传入镜像名:

from evalscope import TaskConfig, run_task
from evalscope.agent.external import ExternalAgentConfig

task_config = TaskConfig(
    model='qwen-plus',
    api_url='https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
    api_key='<your-key>',
    eval_type='openai_api',
    datasets=['gsm8k'],
    limit=5,
    agent_config=ExternalAgentConfig(
        framework='claude-code',
        environment='docker',
        environment_extra={
            'sandbox_config': {
                'image': 'evalscope-claude-code:latest',
                'network_enabled': True,
            },
        },
        kwargs={
            'auto_install': False,  # 镜像已预装，跳过安装
        },
    ),
)
run_task(task_config)

其他 CLI 只需替换 framework 和 image:

framework	推荐镜像
`claude-code`	`evalscope-claude-code:latest`
`codex`	`evalscope-codex:latest`
`opencode`	`evalscope-opencode:latest`
`gemini-cli`	`evalscope-gemini-cli:latest`
`hermes`	`evalscope-hermes:latest`

备注

Dockerfile 内已配置国内镜像源(阿里云 apt/pip/npm)，国内网络环境下可直接构建。
如需自定义基础镜像或安装额外依赖，可在对应 Dockerfile 上进行修改。
network_enabled: True 允许容器访问网络(部分 CLI 运行时需要)。

常见问题#

CLI 跑起来了，但 Trace 里看不到任何 model_generate 事件

claude-code:本机如果登录过 Claude OAuth，CLI 会优先读钥匙串，绕过 EvalScope 设的 ANTHROPIC_BASE_URL。默认行为下 EvalScope 会用一个临时 HOME 规避;如果你显式覆盖了 home_override，请确保该目录里没有登录态。
codex:确认版本 ≥ v0.133，旧版本只支持 Chat Completions，与 EvalScope Bridge 不兼容。
opencode:runner 会自动写 ~/.config/opencode/opencode.json 注册模型;如果 Trace 为空，检查 home_override 是否指向了一个已有配置覆盖了 bridge 端点。
gemini-cli:需要 --non-interactive 模式;如果容器内 gemini 命令找不到，确认已使用预构建镜像或设置 auto_install=True。
hermes:runner 通过 config.yaml 注入 provider: custom + bridge URL;若 Trace 为空，检查 Hermes 版本是否 ≥ v0.17。
Docker 场景:macOS / Windows 的 Docker Desktop 原生提供 host.docker.internal;Linux 由 EvalScope 自动注入，通常无需手动配置。

自动安装失败 / npm 包拉不下来

调大 install_timeout_s。
或者直接在镜像里预装好 CLI，设置 kwargs={'auto_install': False}。
长期运行建议挂载 npm 缓存 volume，加速冷启动。

评测跑得慢 / 单样本超时

timeout 是单样本上限，SWE-bench 类任务建议 1800–3600 秒。
eval_batch_size 提高并行度(注意宿主机资源)。

进阶:自定义 Runner#

要接入其他第三方 Agent CLI，需要实现 AgentRunner 协议并通过 @register_runner 注册。请参考已有实现:

协议定义:runners/base.py
官方实现:claude_code.py、codex.py、opencode.py、gemini_cli.py、hermes.py

注册后即可在 ExternalAgentConfig(framework='<your-name>') 中使用。