docs/eval_service_metrics_analysis.md

Eval Service 动态生成 Metrics 的完整流程分析

🔍 整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              ShinkaEvolve Evolution Loop                        │
│  1. 运行程序 (gen_X/main.py)                                     │
│  2. 评估 (evaluate.py)  →  metrics.json                        │
│  3. 通知 Eval Service  →  "新的 generation 完成"                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓ HTTP POST
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│            Eval Service (ev2_service_standalone.py)             │
│  1. 接收通知 (generation, score, results_dir)                   │
│  2. 决策：是否触发 agent?                                        │
│  3. YES → 启动 IntegratedEV2Agent                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓ 如果触发
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│        IntegratedEV2Agent (OpenHands Agent + LLM)               │
│  1. 分析演化历史 (读取 gen_*/results/metrics.json)              │
│  2. 识别 primary metric 未涵盖的方面                            │
│  3. 设计 auxiliary metrics (Python 函数)                        │
│  4. 生成代码：auxiliary_metrics.py                              │
│  5. 保存分析：EVAL_AGENTS.md                                    │
│  Workspace: <results_dir>/eval_agent_memory/                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓ 生成文件
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│     输出文件 (修复后应在实验根目录下)                            │
│  • eval_agent_memory/auxiliary_metrics.py  ← LLM 生成的代码    │
│  • eval_agent_memory/EVAL_AGENTS.md        ← Agent 的分析记录  │
│  • eval_agent_memory/service_state.json    ← Service 状态      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓ 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│   ❌ 目前：ShinkaEvolve 不自动使用这些动态生成的 metrics        │
│   ✅ 现有：预定义的 auxiliary_eval.py 系统可手动使用           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

📊 Part 1: Eval Service 如何生成新的 Metrics

1.1 触发机制

位置: eval_agent/ev2_service_standalone.py

# ServiceState 决定何时触发 agent
def should_trigger_agent(self, generation: int, primary_score: float):
    # 触发条件 (例子):
    # - 每 N 代触发一次
    # - Score 出现 plateau (停滞)
    # - 手动触发
    pass

实际数据: 在你的实验中

• 总共 50 generations
• Agent 被触发了约 7 次 (gen_9, 20, 30, 31, 41, 42, 43)
• 触发间隔不规律，说明可能基于 score 变化或其他逻辑

1.2 Agent 的工作流程

核心文件: eval_agent/ev2.py 的 evolution_evaluation_agent()

步骤:

Step 1: Agent 初始化

# 创建 workspace
agent_workspace = Path(results_dir) / "eval_agent_memory"

# 创建 OpenHands Agent (使用 LLM)
llm = LLM(model="vertex_ai/gemini-2.5-flash")
agent = Agent(
    llm=llm,
    tools=[TerminalTool, FileEditorTool, TaskTrackerTool],
    system_prompt_filename="ev2_prompt.j2"  # ← 关键 Prompt
)

Step 2: 构建任务消息

task_message = f"""
=== Generation {current_gen} Evaluation ===

📁 File Locations:
- Results directory: {results_dir}
- Current generation: {results_dir}/gen_{current_gen}
- All generations: gen_0/ through gen_{current_gen}/

📊 Available Data:
- Evolution database: evolution_db_*.sqlite
- Each generation has: main.py and results/metrics.json

⚠️  PRIMARY EVALUATOR (FIXED - DO NOT MODIFY):
- Path: {primary_evaluator_path}
- You MUST NOT modify this evaluator
- You can READ it to understand what is being optimized
- Your job is to create AUXILIARY metrics that complement it

🎯 Your Specific Tasks:
1. Analyze evolution progress up to generation {current_gen}
2. Review performance trends from recent generations
3. Identify what aspects are NOT being measured by primary metric
4. Design 2-3 auxiliary metrics that would provide useful insights
5. Implement these metrics as Python functions in your workspace
6. Test metrics on current generation data
7. Document findings and metric designs in EVAL_AGENTS.md
"""

Step 3: Agent 执行

Agent 使用 tools 来:

• TerminalTool: 执行 Python 代码，测试 metrics
• FileEditorTool: 创建/编辑 auxiliary_metrics.py
• TaskTrackerTool: 跟踪任务进度

Agent 会读取:

# 读取历史数据
gen_0/results/metrics.json
gen_1/results/metrics.json
...
gen_{current_gen}/results/metrics.json

# 读取 primary evaluator (理解优化目标)
examples/circle_packing/evaluate.py

# 读取当前最佳代码 (理解当前策略)
gen_X/main.py  # 当前最佳 generation

1.3 生成的 Metrics 文件示例

文件: gen_9/results/eval_agent_memory/auxiliary_metrics.py

import numpy as np

def calculate_radius_std_dev(radii: np.ndarray) -> float:
    """
    Calculates the standard deviation of circle radii.
    A lower value indicates more uniform circle sizes.
    """
    if len(radii) == 0:
        return 0.0
    return np.std(radii)

def calculate_nearest_neighbor_metrics(centers: np.ndarray) -> dict:
    """
    Calculates the average and standard deviation of nearest neighbor 
    distances for circle centers.
    """
    if len(centers) < 2:
        return {"avg_nn_distance": 0.0, "std_nn_distance": 0.0}
    
    n = centers.shape[0]
    min_distances = []
    
    for i in range(n):
        distances = []
        for j in range(n):
            if i != j:
                dist = np.sqrt(np.sum((centers[i] - centers[j]) ** 2))
                distances.append(dist)
        if distances:
            min_distances.append(min(distances))
    
    return {
        "avg_nn_distance": float(np.mean(min_distances)),
        "std_nn_distance": float(np.std(min_distances)),
    }

def evaluate_auxiliary_metrics(centers: np.ndarray, radii: np.ndarray) -> dict:
    """
    Combines all auxiliary metric calculations.
    """
    radius_std_dev = calculate_radius_std_dev(radii)
    nn_metrics = calculate_nearest_neighbor_metrics(centers)
    
    return {
        "auxiliary_radius_std_dev": radius_std_dev,
        "auxiliary_avg_nn_distance": nn_metrics["avg_nn_distance"],
        "auxiliary_std_nn_distance": nn_metrics["std_nn_distance"],
    }

关键点:

• ✅ Agent 自己设计和实现了 3 个新 metrics
• ✅ 这些 metrics 测量 primary metric (sum of radii) 未涵盖的方面：
  • 半径分布 (uniformity)
  • 空间排列 (nearest neighbor)
  • 分布均匀性 (spatial distribution)

1.4 分析记录文件

文件: gen_9/results/eval_agent_memory/EVAL_AGENTS.md

# Evaluation Agent Memory

## Generation 9 Auxiliary Metrics

### Designed Auxiliary Metrics:

1. **`auxiliary_radius_std_dev` (Radius Standard Deviation)**
   - **Rationale:** The primary metric only considers the total sum of radii.
     This metric provides insight into the *distribution* of those radii.
   - **Expected Behavior:** A lower std dev suggests more uniform circles.

2. **`auxiliary_avg_nn_distance` (Average Nearest Neighbor Distance)**
   - **Rationale:** Provides insight into spatial arrangement and density 
     beyond just total radius.

### Results for Generation 9:
- `combined_score`: 1.9814039364070457
- `auxiliary_radius_std_dev`: 0.030866
- `auxiliary_avg_nn_distance`: 0.145581
- `auxiliary_std_nn_distance`: 0.054509

### Diagnostics:
- The low `auxiliary_radius_std_dev` (0.030866) suggests uniform radii.
- The `auxiliary_avg_nn_distance` (0.145581) gives a sense of circle proximity.

### Recommendations:
- **Trend Analysis:** Track these auxiliary metrics over generations
- **Correlation with Primary Score:** Investigate correlations
- **Visualize Packings:** Visualize extreme values

关键点:

• 📝 Agent 记录了设计思路、预期行为、实际结果、诊断分析
• 📝 这是 agent 的持久化记忆，后续 generations 可以参考

---

🔧 Part 2: ShinkaEvolve 如何使用这些 Metrics

2.1 当前状态: 目前不使用动态生成的 metrics ❌

核心问题: 从代码搜索结果来看：

# 在 shinka/core/*.py 中搜索 "auxiliary" 或 "aux_"
grep -r "auxiliary\|aux_" shinka/
# 结果: 没有匹配 ❌

原因:

1. ShinkaEvolve 的 evaluation wrapper (shinka/core/wrap_eval.py) 只调用标准的 aggregate_metrics_fn
2. 没有机制自动导入和调用 eval_agent_memory/auxiliary_metrics.py
3. 动态生成的 metrics 仅用于 agent 分析，不会影响演化过程

2.2 已有的 Auxiliary Metrics 系统 (手动) ✅

虽然动态 metrics 未被使用，但已经有一个手动的 auxiliary evaluation 系统:

文件结构:

examples/circle_packing/
├── evaluate.py                    # Ground truth (PRIMARY METRIC)
├── auxiliary_eval.py              # 预定义的 auxiliary metrics
├── evaluate_with_auxiliary.py     # Wrapper evaluator
└── AUXILIARY_EVAL_README.md

手动 Auxiliary Metrics 系统:

auxiliary_eval.py 包含 7 个预定义 metrics:

class AuxiliaryEvaluator:
    def evaluate(self, centers, radii, primary_score):
        # 1. Spatial Uniformity (Voronoi analysis)
        # 2. Edge Utilization (boundary usage)
        # 3. Density Variance (grid-based density)
        # 4. Packing Efficiency (area ratio)
        # 5. Radius Distribution (entropy)
        # 6. Gap Analysis (uncovered areas)
        # 7. Geometric Quality (Delaunay triangulation)
        pass

使用方式:

# 方式 1: 在实验配置中启用 (如果 ShinkaEvolve 支持)
python run.py --evaluator evaluate_with_auxiliary.py

# 方式 2: 手动分析已有结果
python evaluate_with_auxiliary.py \\
    --program_path gen_42/main.py \\
    --results_dir gen_42/results

Auxiliary Metrics 保存格式:

// gen_X/results/metrics.json
{
  "combined_score": 2.34,  // ← PRIMARY (ground truth)
  "public": {
    "num_circles": 26,
    // Auxiliary metrics (if enabled):
    "aux_spatial_uniformity": 0.85,
    "aux_edge_utilization": 0.72,
    "aux_density_variance": 0.91,
    "aux_packing_efficiency": 0.78,
    "aux_radius_distribution": 0.65,
    "aux_gap_coverage": 0.88,
    "aux_geometric_quality": 0.79
  },
  "private": {...}
}

2.3 Metrics 的访问路径

ShinkaEvolve 如何读取 metrics:

# shinka/core/runner.py
def _process_completed_job(self, job: RunningJob):
    # 1. 读取评估结果
    metrics_file = f"{job.results_dir}/metrics.json"
    with open(metrics_file) as f:
        metrics = json.load(f)
    
    # 2. 提取 primary score
    combined_score = metrics["combined_score"]
    
    # 3. 存入数据库
    db_program = DBProgram(
        id=job.job_id,
        generation=job.generation,
        combined_score=combined_score,      # ← PRIMARY
        public_metrics=metrics.get("public", {}),  # ← 包含 auxiliary
        private_metrics=metrics.get("private", {}),
        # ...
    )
    self.db.add(db_program)

关键点:

• ✅ ShinkaEvolve 会保存 public_metrics 中的所有 auxiliary metrics
• ✅ 这些 metrics 会存入 SQLite database
• ❌ 但演化决策仅基于 combined_score (primary metric)
• ❓ LLM Agent 在生成新代码时可能看到 auxiliary metrics (通过 public_metrics)

---

🔗 Part 3: 完整数据流

3.1 单个 Generation 的完整流程

1. ShinkaEvolve 生成代码
   └─> gen_42/main.py

2. 运行评估 (evaluate.py 或 evaluate_with_auxiliary.py)
   ├─> 运行 main.py::run_packing()
   ├─> 验证约束 (不重叠、在边界内)
   ├─> 计算 primary score = sum(radii)
   ├─> [可选] 计算 auxiliary metrics
   └─> 保存 gen_42/results/metrics.json
       {
         "combined_score": 2.34,  ← PRIMARY (决定演化)
         "public": {
           "num_circles": 26,
           "aux_*": ...           ← AUXILIARY (信息性)
         }
       }

3. ShinkaEvolve 读取结果
   ├─> 读取 metrics.json
   ├─> 提取 combined_score → 决定是否为"更好的解"
   ├─> 保存到 database (包括 public_metrics)
   └─> **演化决策仅基于 combined_score**

4. [并行] 通知 Eval Service
   └─> HTTP POST /api/v1/notify/generation_complete
       {
         "generation": 42,
         "primary_score": 2.34,
         "results_dir": "<experiment_root>"
       }

5. [异步] Eval Service 决策
   ├─> 判断: 是否触发 agent?
   └─> YES → 启动 IntegratedEV2Agent
       ├─> 分析 gen_0 到 gen_42 的历史
       ├─> 设计新的 auxiliary metrics
       ├─> 生成 auxiliary_metrics.py
       ├─> 保存 EVAL_AGENTS.md
       └─> [目前] 这些文件不会被 ShinkaEvolve 自动使用

3.2 当前的 Gap (差距)

┌─────────────────────────────────────┐
│  Eval Agent 生成的 Metrics          │
│  (auxiliary_metrics.py)             │
│  • 动态适应演化阶段                  │
│  • LLM 设计的创新 metrics           │
│  • 保存在 eval_agent_memory/       │
└─────────────────────────────────────┘
          ❌ 没有桥接
┌─────────────────────────────────────┐
│  ShinkaEvolve Evolution Loop        │
│  • 只使用 evaluator 返回的 metrics  │
│  • 决策基于 combined_score         │
│  • 不会导入动态生成的代码            │
└─────────────────────────────────────┘

---

💡 Part 4: 潜在的集成方案

方案 A: 动态导入 Agent 生成的 Metrics

# 在 evaluate_with_auxiliary.py 中添加:

def load_dynamic_metrics(results_dir: str):
    """Load dynamically generated metrics from eval agent."""
    aux_metrics_path = Path(results_dir) / "eval_agent_memory" / "auxiliary_metrics.py"
    
    if not aux_metrics_path.exists():
        return None
    
    # 动态导入
    import importlib.util
    spec = importlib.util.spec_from_file_location("dynamic_aux", aux_metrics_path)
    module = importlib.util.module_from_spec(spec)
    spec.loader.exec_module(module)
    
    # 假设模块有标准接口
    if hasattr(module, 'evaluate_auxiliary_metrics'):
        return module.evaluate_auxiliary_metrics
    
    return None

# 在 evaluate 时调用:
dynamic_eval_fn = load_dynamic_metrics(results_dir)
if dynamic_eval_fn:
    dynamic_metrics = dynamic_eval_fn(centers, radii)
    metrics["public"].update(dynamic_metrics)

方案 B: Agent 直接更新 Evaluator 配置

# Agent 生成 auxiliary_config.json
{
  "enabled_metrics": [
    "spatial_uniformity",
    "radius_std_dev",        # ← Agent 新发现的重要 metric
    "nearest_neighbor_dist"  # ← Agent 新发现的重要 metric
  ],
  "metric_weights": {
    "spatial_uniformity": 0.3,
    "radius_std_dev": 0.4,
    "nearest_neighbor_dist": 0.3
  }
}

# evaluate_with_auxiliary.py 读取此配置
config = AuxiliaryEvalConfig.from_json("eval_agent_memory/auxiliary_config.json")

方案 C: Agent 作为 Meta-Evaluator

# Agent 定期生成 evaluation report
# eval_agent_memory/evaluation_report.json
{
  "generation": 42,
  "primary_score": 2.34,
  "stage_diagnosis": "plateau",  # Agent 的诊断
  "recommended_focus": [
    "Improve corner utilization",
    "Reduce radius variance",
    "Explore hexagonal patterns"
  ],
  "auxiliary_scores": {
    "uniformity": 0.85,
    "efficiency": 0.78
  }
}

# ShinkaEvolve 的 mutation agent 读取此 report
# 调整 mutation 策略

---

📋 Part 5: 总结

当前实现状态

组件	状态	说明
Eval Service	✅ 实现	接收通知，触发 agent
Agent 生成 Metrics	✅ 实现	动态创建 auxiliary_metrics.py
Agent 分析记录	✅ 实现	EVAL_AGENTS.md 持久化记忆
手动 Auxiliary System	✅ 实现	auxiliary_eval.py (7个预定义metrics)
ShinkaEvolve 使用动态 Metrics	❌ 未实现	没有自动导入机制
路径问题	✅ 已修复	eval_agent_memory 现在在正确位置

关键发现

1. 两套 Auxiliary Metrics 系统:

   • 动态系统 (eval agent 生成): 未被使用，仅用于分析
   • 预定义系统 (auxiliary_eval.py): 可手动启用

2. 演化决策:

   • 完全基于 combined_score (primary metric)
   • Auxiliary metrics 仅作为观察信号保存在 database

3. Agent 的价值:

   • 当前主要用于离线分析和生成 insights
   • 生成的代码需要人工审查和集成

下一步行动建议

1. 短期 (实现动态 metrics 自动使用):

   • 修改 evaluate_with_auxiliary.py 支持动态导入
   • 在实验配置中启用 auxiliary evaluation

2. 中期 (闭环集成):

   • Agent 生成的 insights → Mutation prompts
   • Agent 诊断 → 自适应策略调整

3. 长期 (完全自主 evaluation):

   • Agent 自动设计和测试新 metrics
   • Metrics 自动纳入演化决策
   • 多目标优化 (primary + weighted auxiliary)