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evals

evalsは、strands-agentsが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: strands-agents/evals)。GitHubスターは230、フォークは71で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月7日です。

A complete evaluation toolkit for AI agents.

★ 230 スター⑂ 71 フォークApache-2.0更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
strands-agents/evals
GitHubスター
230
フォーク
71
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年10月7日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Define what you want

    Write down the job you will use the project for before touching any code.

  2. Clone the repository

    Download the source and read the README's setup section first.

  3. Install dependencies

    Run the install steps and add any required API keys or config.

  4. Run the quickstart

    Follow the example in the docs to confirm everything works.

// 機能

選ばれる理由

Agent evaluation

Measure agent quality systematically.

Comprehensive

Covers multiple evaluation dimensions.

LLM-app ready

Works for agents and LLM apps alike.

Strands ecosystem

From the Strands Agents team.

Python-native

Fits Python agent workflows.

Apache-2.0

Permissive licensing.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/strands-agents/evals.git
    cd evals
  2. Step 2 — Install

    Set up a virtual environment and install dependencies.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run an evaluation

    Execute a first eval per the README.

    # see README for the eval runners
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains evals?

It is maintained by the Strands Agents team at strands-agents/evals, with 71 forks.

Is evals free to use?

Yes. It is released under the Apache-2.0 license, which permits commercial use, modification, and redistribution. Read the LICENSE file for the exact terms.

Do I need a paid API to use it?

The framework is free; evaluations consume model calls through your own keys.

How does it compare to DeepEval?

Compare on metrics, workflow, and how tightly each fits your agent stack.

How do I get started?

Follow the README to run a first evaluation against your agent.

// さらに探索

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