前言在AI智能体、大模型Agent、具身智能机器人快速落地的今天，AI行为模型是决定系统能否自主决策、合规执行任务的核心。而性能评估是行为模型从实验室走向工程化的关键环节——没有标准化评估，就无法量化模型优劣、保障行为安全、优化决策效率。本文将从工程实践角度，系统梳理AI行为模型的评估维度、量化指标，并提供可直接运行的Python评估代码，封装为通用评估框架，适合算法工程师、AI开发者直接用于项目开发与CSDN技术分享。目录行为模型评估的核心意义五大评估维度与量化指标通用评估框架设计思路实战代码实现（可直接复制运行）场景化适配与扩展工程落地总结一、行为模型评估的核心意义AI行为模型描述了智能体「感知-决策-行动」的完整逻辑，评估的核心目标：量化任务能力：模型能不能完成目标任务？保障安全合规：是否存在危险、违规、伦理偏