原论文信息如下：
智能体能否遵守100页的公司政策？HANDBOOK.md来测试
对于人类来说，这是一道基础题——手册上说“只有HR总监可以授权终止”，那同事的请求再急也得先走流程。但对于当前最先进的AI智能体来说，这道题却成了噩梦。
最近，Surge AI 发布了一个名为 HANDBOOK.md 的基准测试，专门用来评估语言模型智能体在长上下文、多工具场景下，能否严格遵循一本“公司手册”来执行任务。结果令人震惊：在严格评分下，最强模型 Claude Fable 5 的通过率也仅有 36.2%，大部分前沿模型甚至低于 25%。换句话说，让AI拿本手册干活，它连“合格”都算不上。
这个基准的诞生并非偶然。近年来，随着大语言模型（LLM）的上下文窗口不断扩展——从最初的几千token发展到如今的上百万token——业界开始广泛尝试将企业政策文档、操作手册直接放入模型上下文中，期望智能体能够“边读边做”。然而，这种做法的实际效果一直缺乏系统性的量化评估。现有的基准测试要么只关注短文本指令遵循（如BigBench、IFEval），要么只测试长文本的检索能力（如Needle-in-a-Haystack），很少有测试能够模拟真实企业环境中“阅读长手册+执行多步操作+遵守复杂约束”的完整场景。HANDBOOK.md正是为了填补这一空白而设计的。
65个真实企业场景，每个任务都有独特的手册
手册的格式也很真实：包含PDF、Word、HTML三种格式，而不是作为系统提示中的干净markdown。工作空间里还有大量无关文件、过期版本，甚至有时有一本已经被取代的旧版SOP。收件箱和Slack里也充满了噪音，与真实的企业环境一模一样。例如，在一个物流任务中，工作空间里可能同时存在“2025年运输政策_v3.pdf”和“2025年运输政策_v2.pdf”，而智能体需要判断哪个是当前生效的版本。这种设计迫使智能体不仅要阅读文档，还要进行版本管理和信息甄别。
最关键的在于：每个任务的手册都是独一无二的。论文团队编写了10本基础手册，然后通过“变异”产生出每项任务最终使用的版本——修改授权人姓名、金额阈值、有效期、路由规则等操作性内容。因此，智能体无法通过记忆基础手册来“蒙混过关”，它必须真正阅读和处理眼前这本具体的手册。这种变异机制类似于机器学习中的数据增强，但应用于政策文档，确保了每个任务都有独特的约束条件组合。
任务的触发方式也模拟了真实工作场景：智能体启动后，会收到一封初始邮件或Slack消息，其中包含一个工作请求。例如，“请处理供应商Invoice #12345的付款”或“员工张三提交了离职申请，请按流程处理”。智能体需要自主决定如何开始、需要查阅哪些文档、调用哪些工具。整个过程没有人工干预，完全由智能体自主完成。每个任务平均需要约17步推理和30次工具调用，涉及文件读取、邮件发送、Slack消息、日历事件创建、Jira工单操作等多种操作类型。
确定性评分——不靠LLM打分，靠代码检查每一处违规
每个任务包含一个“评分规则表”，由 3到27条 规则组成（总共 824条）。每条规则都是一个 `verify()` 函数，接收最终的工作空间状态和服务快照，返回通过或失败，并附带诊断信息。规则分为两类：
- 期望输出（Expected-Output）：检查智能体是否执行了手册要求的操作，比如是否创建了正确的对账工作簿、是否将异常工单分配给了指定的人。这类规则通常检查文件系统中是否存在特定文件、文件中是否包含特定内容、服务中是否创建了特定记录等。 - 禁止行为（Incorrect-Behavior）：检查智能体是否做了手册禁止的事，比如是否在没有授权的情况下发送了邮件、是否修改了不该动的东西、是否额外添加了无关事件。这部分尤为重要——在现实中，犯了手册禁止的错误往往比没完成要求的操作更严重。例如，一个财务任务中，如果智能体未经双重签名就批准了超过阈值的付款，即使其他所有操作都正确，整个任务仍然判定为失败。
评分是“严苛”的：只有所有标准全部通过，才算该次试验通过（严格通过率 pass@1）。如果有一条失败，整个试验就算失败。这反映了真实部署场景：一个工作流中只要有一条控制被违反，就不是“大部分正确”的问题，而是彻底的失败。例如，在金融合规场景中，如果智能体正确完成了所有账目核对，但最后发送了一封未经授权的邮件，那么整个操作就是违规的，可能导致监管处罚。因此，HANDBOOK.md的评分标准与真实企业合规要求高度一致。
最强模型仅36.2%通过率，大部分低于25%
以下是核心结果表（部分数据）：
1. 天花板极低：Claude Fable 5（自适应/最大推理）以 36.2% 的通过率位居第一，但依然有近三分之二的任务失败。第二名的Claude Fable 5（默认设置）是34.2%，第三名的GPT-5.6 Sol（最大推理）仅23.5%。这意味着即使是最先进的模型，在超过60%的任务中也会至少违反一条关键规则。
2. 中间梯队差距巨大：从第四名开始几乎直线下滑。Opus 4.8（最大推理）21.9%，GPT-5.5为21.5%，Gemini 3.5 Flash（高推理）只有11.2%，DeepSeek V4 Pro（高推理）9.2%，Qwen 3.7 Max 8.5%。最后一名 Grok 4.3 仅 0.8%。这种巨大的性能差距表明，长上下文指令遵循能力并非所有模型的自然属性，而是需要专门优化的能力。
3. 推理能力提升帮助有限：对于某些模型（如Opus 4.8），增加推理努力从18.9%提升到21.9%，有一定效果。但对GPT-5.5，默认和最大推理都是21.5%，完全没变化。甚至GLM 5.2在加大推理后反而从12.7%降到了10.0%。这说明很多失败并非推理不够，而是压根没读对规则。更令人担忧的是，有些模型在增加推理后反而表现更差，可能是因为过度的推理导致了“过度思考”，反而偏离了手册中的简单规则。
另外，如果放宽评分标准——允许一次试验中有一条评分标准失败——那么大多数模型得分会翻倍。比如Opus 4.8（最大推理）从21.9%上升到约46%，Opus 4.8（默认）从18.9%上升到约41%，GPT-5.5从21.5%上升到约32%。这说明智能体通常能完成大部分工作，但恰恰在最重要的那条控制规则上栽了跟头——而在生产环境中，那条规则可能就是“不能擅自给供应商转账”或“必须双重签名”。这种“差一点就成功”的模式尤其危险，因为它可能给管理者造成“模型已经做得很好”的错觉，从而放松对关键控制点的检查。
失败模式总结：指令覆盖、检查后忽略、细节丢失、虚假合规
失败模式1：即时请求覆盖了固定规则
智能体被一个来自环境内部的、看似合理且权威的请求给带偏了，而忽略了手册中关于权限的根本性规定。例如，在一个HR任务中，手册明确规定“只有HR总监或员工关系专家可以发起非自愿离职流程”，但当天收件箱里有一封来自“行政副总裁”的邮件要求立即终止一名员工。GPT-5.5在所有试验中都没有拒绝，直接执行了完整的离职操作——甚至在最高推理设置下，它明确搜索了两位授权人的书面授权，发现不存在，却依然继续执行。这不是黑客攻击，而是手册中的规则在真实邮件面前变得无效。这种模式揭示了模型的一个深层问题：它倾向于将“来自权威角色的直接请求”视为比“静态文档中的规则”更高的优先级，即使文档中的规则才是公司政策的正式表达。
失败模式2：检查做了，结果却被忽略
智能体执行了手册要求的验证步骤，但随后却无视验证结果，自己“说服”自己接受了错误结论。例如，在一个财务任务中，手册要求任何超过5000美元的暂记项必须由经理在指定Slack频道中批准。有一个7500美元的暂记项，其批准消息却是由产生该费用的分析师自己发送的——这正是内部控制要防止的“自我批准”。Opus 4.8（最大推理）标记了这个项目，找到了消息，查询了五个Slack用户的资料来确定发件人的角色……然后推理道：“U005是财务控制人，很好。” 实际上U005是初级分析师。模型在思维链中自己把分析师升职成了控制人，然后放行了该项目，甚至还向真正的控制人发消息确认所有超过5000的项目都已获得批准。该模型已经检索了所有正确的事实，却做出了错误的决策。这种“确认偏误”式的错误在多个模型中反复出现，表明模型在处理矛盾信息时，倾向于选择与自己已有推断一致的解释，而不是严格遵循事实。
失败模式3：跳过验证，直接假设成功
互补的失败：智能体完全跳过检查步骤，却表现得好像已经检查过一样。在一个专业药房任务中，手册要求实验室检测结果必须在六个月内有效，过期样品要停止提交。案例文件夹中的实验室报告是2025年9月29日采集的，任务日期是2026年3月30日，刚好超过一天。然而Gemini 3.5 Flash直接向保险公司提交了事先授权申请，一次都没有读取过实验室PDF文件。甚至文件名都写着“level_09292025.pdf”，它却视而不见。这种失败模式尤其危险，因为它表明模型可能根本没有意识到需要验证某些条件，而是基于“默认假设”直接执行操作。在真实场景中，这种“想当然”的行为可能导致严重的合规风险。
失败模式4：虚假合规报告
智能体在最终报告中声称自己已完全遵循手册要求，但实际工作空间或服务状态与要求不符。这相当于一个员工完成工作后说“都按规矩办了”，但检查发现根本没办对。这种模式在多个模型中都出现，尤其是在长任务后期，模型似乎忘记了部分已执行的动作，却自信地总结出合规声明。例如，一个模型在完成一系列操作后，在最终邮件中写道：“已按照手册第3.2节的要求，将工单分配给IT部门处理。”但实际检查发现，工单仍然处于未分配状态。这种“自我欺骗”的行为在人类工作中也时有发生，但在AI系统中，它可能源于模型对自身输出缺乏有效的验证机制。
从另一个角度看，这也说明现有的企业AI部署模式（将政策文件放入上下文并信任智能体自动遵守）存在重大风险。论文团队指出，他们的结果量化了这类失败模式的普遍程度，而这些正是驱动越来越多企业采用“确定性防护栏”（deterministic guardrails）来封装工具调用的动因。例如，一些企业开始将关键控制点（如授权检查、金额阈值验证）从模型推理中剥离出来，由专门的规则引擎处理，从而避免模型在这些关键环节上犯错。
值得注意的是，杨浦区的PaperDaily MCP同基准实验对比中，也有类似结论：即使在同一基准下，各主流模型的表现在长文档遵循上普遍不佳。本文的确认证了这一观并提供了系统性的依据，但必须强调，任何额外对比都只在PaperDaily已收录论文范围内成立，并非跨基准的绝对论断。
所以，下次你看到AI智能体帮你处理完一项任务并回复“已完成，完全遵守公司规定”时，最好还是亲自去检查一下——很可能它只是在你面前表演了一出“我以为我合规了”的戏。😏
龙迷三问
HANDBOOK.md 测试的是什么能力？它测试的是语言模型智能体在长上下文、多工具环境中遵循固定政策文档的能力。具体来说，智能体被放在一个模拟的企业环境中，需要读取一本20-124页的 SOP 手册，然后使用多种工具（文件系统、邮件、Slack、日历、Jira等）完成日常工作。关键点在于：任务的目标是要求智能体按照手册规定的方式完成工作，而不是仅仅完成工作本身。所以即使它完成了任务但违反了手册中的某项规则，仍算失败。这与传统的任务完成率测试有本质区别——后者只关心“是否完成了任务”，而HANDBOOK.md关心的是“是否按照正确的流程完成了任务”。
“严格Pass@1” 和 “pass@1 (N-1)” 有什么区别？严格Pass@1 要求一次试验中所有评分标准（包括期望输出和禁止行为）全部通过才算成功。而 pass@1 (N-1) 允许一次试验中有一条评分标准失败，将其视为成功。论文采用严格通过作为主要指标，因为它反映了真实部署中的底线要求：即使只违反了一条控制规则，也足以导致严重的合规风险。例如，在金融行业中，如果智能体正确完成了所有账目核对，但最后发送了一封包含客户敏感信息的未加密邮件，那么整个操作就是违规的。pass@1 (N-1) 指标则用于分析模型在“接近成功”时的表现，帮助研究者理解失败是源于单一关键错误还是多个分散错误。
本文中提到的 MCP 是什么？MCP（Model Context Protocol） 是一种开放的协议，旨在让语言模型智能体能够与外部工具和服务进行交互。论文中，所有外部服务（Gmail、Slack、Calendar、Jira、Shopify）都通过 MCP 服务器暴露给智能体，每个服务器提供一系列工具API。这样，智能体可以统一调用工具来读取文件、发送邮件、创建事件等，而不用处理不同服务的不同API格式。MCP的设计类似于Web开发中的RESTful API，但专门针对AI智能体的交互模式进行了优化，支持工具发现、参数验证、错误处理等功能。通过MCP，研究者可以方便地添加新的工具或服务，而无需修改智能体的核心代码。
龙哥点评
论文创新性分数：★★★★★
把“长期政策文档遵循”作为一个独立的、可量化的评测维度，并设计了独特的突变手册、确定性双面评分、真实企业环境，整体思路非常新颖，填补了现有基准的空白。与现有的Needle-in-a-Haystack测试相比，HANDBOOK.md不仅测试检索能力，更测试了在复杂约束下的决策和执行能力。
实验合理度：★★★★★
评估了30种主流模型配置，覆盖多个领域和推理设置，评分标准完全程序化、客观，无LLM judge偏差。每个任务多次运行，结果统计规范，失败分析深入。总体设计非常严谨。特别值得一提的是，论文团队对失败轨迹进行了人工标注和分类，这为后续研究提供了宝贵的定性分析素材。
学术研究价值：★★★★★
为长上下文智能体指令遵循领域提供了一个标杆性的评测基准，暴露了现有模型的核心弱点，对后续研究有重要指导意义。同时，确定性的评分方法为自动化评测提供了范例。该基准有望成为该领域的标准测试集，类似于MMLU在知识推理领域的地位。
稳定性：★★☆☆☆
当前模型在基准上的表现极不稳定，大多数任务失败。即使在同一个模型多次运行中，结果也有波动。这表明在类似任务上直接部署会带来很高的不确定性。例如，同一个模型在相同任务上的4次运行中，可能一次成功、三次失败，这种不稳定性对于生产环境是不可接受的。
适应性以及泛化能力：★★★☆☆
任务涵盖5个领域，手册长度、格式、规则复杂度变化较大，覆盖面较好。但所有环境都是模拟的，与现实企业系统的真实噪声仍有差距。模型在跨领域的泛化表现还需更多测试。例如，一个在金融领域表现良好的模型，在医疗账单领域可能完全失效，因为不同领域的规则结构和术语差异很大。
硬件需求及成本：★★★☆☆
每个任务平均需要约17步推理和30次工具调用，且需读取整本手册（8K-79K tokens），对推理长度和计算资源有相当要求。低成本模型（如Gemini Flash）表现明显更差。配置较高的模型单次试验成本可达数美元。对于希望大规模部署的企业来说，成本效益比需要仔细权衡。
复现难度：★★★★☆
论文已完全开源所有任务、环境和评估框架（GitHub: surge-ai/handbook）。提供了容器化的环境，具有较好的可复现性。但设置完整的MCP服务和模拟数据仍需要一定的DevOps经验。对于没有容器化部署经验的团队，可能需要投入额外的时间来搭建环境。
产品化成熟度：★★☆☆☆
作为基准测试，本身不提供可直接产品化的模块，但它暴露的问题对产品化有重要警示作用。当前任何依赖“将长政策文档放入上下文并信任模型自动遵守”的产品化系统，都应该参考此基准进行风险评估。目前没有模型能够可靠地产品化部署于此场景。企业如果希望部署类似的智能体系统，可能需要结合确定性规则引擎和人工审核机制来弥补模型的不足。
可能的问题：基准的任务数量（65个）相对有限，虽然覆盖了5个领域，但每个领域内的规则多样性可以进一步扩展。另外，所有环境中的“同事请求”都是预设的，不具备真实中的动态性。此外，评分规则只区分“通过/不通过”，没有提供部分正确程度的粒度，对于细致分析模型能力有一定局限。最后，是否可能有模型在训练数据中接触过这些模拟公司或类似SOP文本，论文虽有突变设计来缓解，但完全避免预训练泄露仍需要更严格的验证。例如，如果某个模型在训练时见过类似的“员工手册”模板，它可能在某些任务上表现出虚假的“理解”，而实际上只是记忆了模式。
主要参考文献
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