还在为 AI 软硬件评测人工成本高、跨芯片适配难、脚本重复编写而烦恼吗？现在，高效、开源、开箱即用的解决方案来了！近日，由上海人工智能实验室 DeepLink 团队打造的 AI 全环节软硬件验证技能库 DeepEval-Skills 正式于 AtomGit 开源，携手开发者共建国产 AI 算力评测新生态，全面解放评测生产力！

🔗 开源地址： https://atomgit.com/DeepLink/DeepEval-Skills

🔗 DeepLink 官方网站：

https://deeplink.org.cn

🚀 核心能力拉满，开箱即用无门槛

作为 DeepLink AI 全环节软硬件验证平台的核心工具，DeepEval-Skills 亮点十足：

覆盖多元场景，适配多款芯片

内置十余项成熟评测技能，全面支持 NLP、CV、多模态、语音、科学计算等 10 + 主流 AI 评测子场景，可完成大模型训练、微调、推理、算子性能、多模态生成等全链路测试。目前已完成 NVIDIA GPU、海光 DCU 等国内外主流 AI 算力芯片适配，兼容各类国产异构算力设备。

标准化封装，告别重复造轮子

所有评测技能统一封装镜像地址、执行命令、指标定义、资源配置等标准化内容，开发者无需手动编写评测脚本，接入后即可发起评测任务，大幅降低 AI 芯片与大模型软硬件评测门槛。

兼容主流智能体，生态打通无障碍

遵循通用 Agent Skill 接口规范，可无缝对接 Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw 等主流智能体工具。无论是集成至 Agent 框架通过自然语言发起评测，还是直接调用技能库执行预设流程，都能灵活适配不同开发场景，且直跑模式时延更低、结果更稳定。

🤖 多智能体协同，实现端到端自动化评测

依托 DeepEval-Skills，DeepLink 构建了五大专职智能体协作架构，打造 “规划 - 调度 - 执行 - 分析” 全流水线自动化评测体系：

• Main Agent： 统一入口，负责意图解析、安全校验与整体流程编排；

• Plan Agent： 拆解评测任务，生成可并行执行的任务链路；

• Scheduler Agent： 智能调度集群与设备资源，分发并汇总任务；

• Executor Agent： 落地评测执行，兼顾流程确定性与灵活判断，抑制大模型幻觉问题；

• Report Agent： 整合数据、多维分析，自动输出标准化评测报告。

这套多智能体方案实现了芯片环境解耦，新增设备仅需简单适配配置，核心代码无需改动；同时自动沉淀评测数据与排障经验，搭配全链路日志审计，保障跨芯片评测结果公平、可复现，相较传统脚本模式，评测效率与稳定性实现跨越式提升。

🤝 共建开源生态，助推国产 AI 算力标准化

此次 DeepEval-Skills 入驻 AtomGit，是 DeepLink 搭建多维开源社区矩阵的重要一步。未来项目将持续迭代：扩充强化学习、推荐系统等评测场景，拓展更多国产 AI 芯片适配；逐步开源完整多智能体框架，打通与司南评测体系、AI 软硬件验证平台的互联互通，分阶段上线云端评测服务。长期来看，DeepLink 将联合产业链上下游伙伴，共建统一、开放的 AI 软硬件评测标准与基准数据库，推动行业评测流程自动化、指标规范化，让平台成为国产异构算力生态发展的核心基础设施，助力 “人工智能 +” 行动纵深推进。

📎 即刻体验，欢迎 Star & 参与共建

🔗 开源地址： https://atomgit.com/DeepLink/DeepEval-Skills

🔗 DeepLink 官方网站： https://deeplink.org.cn

欢迎广大开发者、技术团队前往社区下载使用、提交 Issue、贡献代码，一起打磨 AI 评测工具，共建繁荣、自主的国产 AI 开源生态！