评估结果只有result_summary.json，ileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/mby/data/code2025/Earth-Agent/scripts/evaluate_langchain/gpt5_IF_25-10-30_16-43/results_summary_polished.json'

[Mby611]

[Mby611]

这是运行scripts/langchain_gpt5.py得到的

[Peilin-FF]

Oo, I see. 从下面图片的结果来看你已经成功运行了script目录中langchain_×××.py的评测代码👍，这是正确的

每一个langchain_×××.py运行结果为langchain.chat, langchain.log表示Agent回答的过程（记录工具的调用过程）和result_summary.json（记录Agent最终的回答）以及out目录（解决问题过程中可能会产生一些中间tif文件）

我们在使用evaluate文件夹中的性能评估代码前做了以下的处理：

1. 从log文件中提取Agent每个题目调用工具的"name", "input", "output"进行step_by_step评估

2. 使用GPT5 polish了results_summary.json中的"answer"（因为不难注意到有的模型回答了结果，但是没有根据prompt中的要求给出B.2的答案）所以我们需要使用GPT5根据anwer的回答提取一个准确的选项，记录为了result_summar_polished.json文件

考虑到评测完248道题目API token 开销非常大，所以我们在开源的时候直接保留了经过处理后的结果在evaluate_langchain文件夹中方便评估：

比如deepseek-V3_1_AP文件夹中extracted_tool_calls.json是推理过程工具的结果；results_summary_polished.json是GPT5 polish_answer后的结果。这样直接替换evaluate文件夹中的性能评估的代码就可以复现出我们论文中的结果😊。其中step_by_step.py是过程性能评估，end_to_end.py是结果性能评估。

By the way, 感谢你的关注和复现😁，我稍后给你上传一下处理的代码在evaluate目录中。

[Mby611]

Oo, I see. 从下面图片的结果来看你已经成功运行了script目录中langchain_×××.py的评测代码👍，这是正确的

每一个langchain_×××.py运行结果为langchain.chat, langchain.log表示Agent回答的过程（记录工具的调用过程）和result_summary.json（记录Agent最终的回答）以及out目录（解决问题过程中可能会产生一些中间tif文件）

我们在使用evaluate文件夹中的性能评估代码前做了以下的处理：

1. 从log文件中提取Agent每个题目调用工具的"name", "input", "output"进行step_by_step评估
2. 使用GPT5 polish了results_summary.json中的"answer"（因为不难注意到有的模型回答了结果，但是没有根据prompt中的要求给出B.2的答案）所以我们需要使用GPT5根据anwer的回答提取一个准确的选项，记录为了result_summar_polished.json文件

考虑到评测完248道题目API token 开销非常大，所以我们在开源的时候直接保留了经过处理后的结果在evaluate_langchain文件夹中方便评估：

比如deepseek-V3_1_AP文件夹中extracted_tool_calls.json是推理过程工具的结果；results_summary_polished.json是GPT5 polish_answer后的结果。这样直接替换evaluate文件夹中的性能评估的代码就可以复现出我们论文中的结果😊。其中step_by_step.py是过程性能评估，end_to_end.py是结果性能评估。

By the way, 感谢你的关注和复现😁，我稍后给你上传一下处理的代码在evaluate目录中。

好的明白，谢谢您的解答

[Mby611]

Oo, I see. 从下面图片的结果来看你已经成功运行了script目录中langchain_×××.py的评测代码👍，这是正确的

每一个langchain_×××.py运行结果为langchain.chat, langchain.log表示Agent回答的过程（记录工具的调用过程）和result_summary.json（记录Agent最终的回答）以及out目录（解决问题过程中可能会产生一些中间tif文件）

我们在使用evaluate文件夹中的性能评估代码前做了以下的处理：

1. 从log文件中提取Agent每个题目调用工具的"name", "input", "output"进行step_by_step评估
2. 使用GPT5 polish了results_summary.json中的"answer"（因为不难注意到有的模型回答了结果，但是没有根据prompt中的要求给出B.2的答案）所以我们需要使用GPT5根据anwer的回答提取一个准确的选项，记录为了result_summar_polished.json文件

考虑到评测完248道题目API token 开销非常大，所以我们在开源的时候直接保留了经过处理后的结果在evaluate_langchain文件夹中方便评估：

比如deepseek-V3_1_AP文件夹中extracted_tool_calls.json是推理过程工具的结果；results_summary_polished.json是GPT5 polish_answer后的结果。这样直接替换evaluate文件夹中的性能评估的代码就可以复现出我们论文中的结果😊。其中step_by_step.py是过程性能评估，end_to_end.py是结果性能评估。

By the way, 感谢你的关注和复现😁，我稍后给你上传一下处理的代码在evaluate目录中。

您好，您对于log文件的处理代码，是否可以发生我一份，非常感谢，如果可以这是我的邮箱：muboyang666@gmial.com

[Peilin-FF]

Hi, 我上传了log处理的代码在红框的位置。里面有三个代码文件：

（1）extract_tool_Model.py ： 它负责从log文件中提取使用的工具。你只需要替换161行和163行的log_file和output_file
（2）merge.py： 对于论文中parameter指标的评估部分。因为Agent运行中会多次调用同一个函数（比如case[climate change]中调用了21次Ist_single_channel函数）。merge是把相邻的同名函数的参数合并起来和GT的设计保持一致（类似于算法中的合并相邻项）。你只需要替换102和104行的input_file和output_file。
（3）polish_answer.py： 正如之前回答所提到的，它使用大模型API处理results_summary.json中的"answer"。根据"answer"给出选项方便计算准确率。你需要①在15，16行加入大模型的API，GPT5和DeepSeek等都是可以的②替换203行的base_dir

我在文件中都保留了路径的example，你可以进行参考。这样就可以得到需要的评估文件了😊