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@@ -105,6 +105,8 @@ The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents)
 
 **[[testing-test-results-analyzer]]**（Test Results Analyzer）：测试结果分析与质量情报专家 Agent——The Agency Testing 部门的核心测试数据分析和洞察生成专家，通过统计分析方法、机器学习预测模型和可视化报告将原始测试数据转化为战略决策依据。核心理念：**数据驱动的质量决策**，所有结论必须通过统计方法验证，提供置信区间和显著性分析。核心能力：测试覆盖率分析（行/分支/函数/语句覆盖 + 差距识别）、失败模式统计分类（功能/性能/安全/集成）、基于 RandomForest 的缺陷易发性预测、发布就绪多维度评估（通过率 + 覆盖率阈值 + 性能 SLA + 安全合规 + 缺陷密度）、质量投资 ROI 分析。Python 框架：pandas + numpy + scipy.stats + sklearn RandomForestClassifier + matplotlib/seaborn 可视化。成功指标：质量风险预测准确率 95%+、90% 分析建议被开发团队采纳、85% 缺陷逃逸预防改善、24 小时内报告交付、干系人满意度 4.5/5。与 [[testing-performance-benchmarker]] 协同——Performance Benchmarker 提供性能维度的测试数据，Test Results Analyzer 提供整体质量情报视图；与 [[testing-api-tester]] 互补——API Tester 产生测试执行数据，Test Results Analyzer 负责解读和预测；与 [[testing-reality-checker]] 互补——Reality Checker 验证视觉真实性，Test Results Analyzer 量化质量指标趋势。与 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 中的统计验证方法论共享数据驱动决策思想。
 
+**[[testing-tool-evaluator]]**（Tool Evaluator）：技术评估与战略工具采纳专家 Agent——The Agency Testing 部门的技术评估与战略工具采纳专家，专注于 ROI 导向的工具分析、竞争对比和战略技术采纳建议。核心理念：**量化一切可量化的，成本-功能-风险三维权衡**。核心能力：7维加权评分体系（功能25%/可用性20%/性能15%/安全15%/集成10%/支持8%/成本7%）、4阶段工作流（需求收集→全面测试→财务风险分析→实施规划）、TCO/ROI 量化计算框架。Python 框架：pandas + numpy + requests + dataclass 评分模型。成功指标：90%+ 推荐准确性，85%+ 6个月采用率，20%+ 成本优化，25%+ ROI。与 [[testing-reality-checker]] 互补——后者验证视觉真实性，前者量化战略价值，两者共同构成质量保障与投资决策双重维度；与 [[testing-performance-benchmarker]] 协同——后者提供性能基准数据，前者将其纳入综合评分体系；与 [[Agents-Orchestrator]] 协同——编排器调度评估任务并接收工具选型建议。
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 ### The Agency — Paid Media 部门
 The Agency 的 Paid Media 部门专注于企业级付费媒体策略与运营，涵盖 Google Ads、Microsoft Advertising、Amazon Ads 三大核心平台。