Agent 与 Model evaluation 之间的区别

Source: Dev.to

为什么传统模型评估无法满足 AI 代理的需求

大多数团队用评估机器学习模型的方式来评估 AI 代理。这是一个根本性的错误。

在评估传统的机器学习模型时，你只关注单一的输入 → 输出。你会检查：

• 预测是否准确？
• 是否达到了阈值？

AI 代理的决策轨迹

AI 代理本质上不同。它们不是做一次预测，而是执行一系列决策：

1. Step 1: 代理接收用户输入
2. Step 2: 代理对问题进行推理
3. Step 3: 代理决定调用哪个工具
4. Step 4: 代理接收工具输出
5. Step 5: 代理对结果进行推理
6. Step 6: 代理决定下一步行动
7. Step 7: 代理给出最终响应

如果你只评估最终响应，就会遗漏 90 % 的问题。

评估完整的轨迹

真正的评估需要分析整个轨迹。你需要问：

• 代理在整个对话过程中是否始终遵循了系统提示？
• 它在每一步是否做出了合乎逻辑的决策？
• 是否按正确的顺序使用了合适的工具？
• 是否正确处理了边缘情况？

这就是传统指标（如准确率）对代理无效的原因。你需要一个能够评估整个决策过程的框架。

行动号召

你在代理评估中见过的最大错误是什么？如果你想评估自己的 AI 代理，请访问 Noveum.ai。

AI #LLMEvaluation #AgentDevelopment