方法论
AgentRadar 如何为 AI 智能体评分
我们如何发现智能体，并用统一的评分量表为目录中的每个条目评分
我们的方法
AgentRadar 是一个 AI 辅助的目录。我们从公开来源发现智能体，依据智能体自身的文档和定价页面构建每个档案，并用固定的加权量表打分。评分反映的是公开信息——并非独立的手动或实验室测试的结果。我们从不为评分或排名收取费用。
How we score
五大评分维度
每个智能体在五个加权维度上按 0–10 打分，综合为你看到的总分。
易用性
新用户多快能获得价值？依据智能体公开材料中描述的上手流程、界面清晰度和文档来打分。
性价比
价格是否物有所值？将公开的功能集和使用限额与标价对比，包括免费档的慷慨程度和付费方案的公平性来打分。
功能
工具集是否完整？依据公开功能文档中所列、与该智能体类别相关的能力广度和深度来打分。
技术支持
出问题时能否得到帮助？依据智能体公开的文档、社区渠道和声明的响应或 SLA 选项来打分。
性能
是否稳定可靠？依据智能体声明的速度、可用性和输出质量，以及供应商发布的任何基准数据来打分。
The process
从发现到发布评分
一个智能体从公开发布到拥有带评分的档案的过程
1. 发现与筛选
我们监测发布动态、用户提交和公开信号（MCP Registry、Product Hunt、GitHub 等）。每个候选者在建档前都要经过合法性和活跃度的筛选。
2. 建档与评分
依据智能体的公开文档和营销材料归纳其功能、定价和定位，然后按量表打分。我们不进行独立的手动测试。
3. 套用量表
按量表给出各维度分数，再综合为你看到的加权总分。
4. 发布与维护
档案连同来源一并发布。我们会按固定周期，以及在检测到重大更新、价格变动或所有权变更时刷新档案。
Our pledge
独立性与准确性
我们如何保持评分公正
当您通过本站部分链接注册时，我们可能获得推荐佣金。这绝不会影响我们的评分、排名或评测。更高的佣金绝不会带来更高的分数。
我们的评分由 AI 辅助、基于公开信息、用固定量表生成。我们绝不接受付费推广、赞助评分或任何形式的「付费排名」。
如果我们有错，欢迎指正。请邮件告知，我们会调查并迅速更正已核实的不准确之处。