如何构建可扩展的 AI 代理评估框架

Source: Dev.to

扩展问题

所以，你已经构建了一个出色的 AI 代理。你用几十个示例测试过，它运行得完美。现在，你准备将它部署到生产环境，让它处理成千上万甚至数百万次对话。

突然间，你的评估策略失效了。你无法手动审查每一次对话。你的小测试集根本覆盖不到现实世界用户行为的无限多样性。如何在大规模下保证质量？

答案是构建一个 自动化、可扩展的评估框架。手动抽样检查不是策略，而是一种风险。

下面是一套蓝图，帮助你搭建能够应对生产级流量的评估系统。

可扩展评估框架的 7 大组成部分

1. 自动化轨迹提取

框架必须自动捕获每一次代理交互的完整、详细轨迹。这是你的原始数据。记录每一步推理、工具调用和输出应成为代理架构中不可协商的部分。

2. 智能轨迹解析（ETL Agent）

原始轨迹往往是杂乱的、非结构化的 JSON 或文本日志。你需要一个过程将这些原始数据解析为干净、结构化的格式。在 Noveum.ai，我们使用专门的 AI 代理——ETL（Extract, Transform, Load）Agent，读取原始轨迹并智能提取关键信息，如工具调用、参数、推理步骤和最终输出，转化为统一的 schema。

3. 完备的评分器库

这是评估引擎的核心。你需要一个包含 70+ 自动化 scorers 的库，每个评分器针对特定的质量维度进行评估。这些评分器应覆盖从事实准确性、指令遵循到 PII 检测、令牌效率等所有方面。

4. 自动化评分器推荐

拥有 70+ 评分器，如何在特定数据集上选择使用哪些？真正可扩展的系统会使用另一个 AI 代理分析你的数据集，并推荐最相关的 10–15 个评分器，以适配你的具体使用场景。这样既节省计算资源，又把评估重点放在最关键的方面。

5. 聚合质量评估

运行评分器后，你会得到成千上万的单独数据点。框架需要将这些分数聚合为有意义的、高层次的代理质量评估。这包括识别趋势、常见失效模式以及相对于业务 KPI 的整体表现。

6. 自动化根因分析（NovaPilot）

这是最关键的组成部分。仅知道代理“出错”是不够的，你必须知道“为什么”。一个强大的分析引擎（如我们的 NovaPilot）应能够分析所有失败的轨迹和评分，诊断问题根源——是提示词不佳？工具故障？模型的局限性？

7. 持续改进循环

最后，框架必须闭环。根因分析的洞察应直接反馈到开发流程中。系统应建议具体、可操作的修复措施——例如修改系统提示词或调整模型参数——以解决已识别的问题。

从手动到自动

构建这种框架是一项重大的工程工作。但它是从手动、不可靠的抽样检查转向真正可扩展、自动化质量保证过程的唯一途径。这决定了你是只做一个原型，还是交付一个可投入生产的 AI 系统。

如果你准备在大规模上实现这些功能，Noveum.ai 的综合评估平台 能够自动化完成可扩展评估框架的全部七个组件。

在扩展你的代理评估时，最大的瓶颈是什么？一起讨论吧。