停止像评估 ML 模型那样评估 AI 代理：开发者的范式转变

Source: Dev.to

我们思考中的缺陷

多年来，我们一直被训练用一套标准指标来评估机器学习模型：准确率、精确率、召回率、F1‑score。我们向模型输入数据，检查输出是否与真实标签匹配，然后给出分数。这种方式在分类或回归等任务上表现完美。

但大多数开发者现在意识到，这种方法在 AI 代理上完全失效。AI 代理并不是只产生单一输出；它在执行一个复杂的、多步骤的 决策轨迹。

把简单的输入/输出指标套用到代理上，就像只根据棋手是赢还是输来评判一位国际象棋大师，而不分析整盘棋局。你会错过其精彩之处、失误以及关键转折点。

从单一预测到复杂轨迹

典型代理工作流

1. 接收用户输入 – 代理获取初始提示或查询。
2. 对问题进行推理 – 它形成内部计划或假设。
3. 决定使用哪种工具 – 从可用工具库中选择工具（例如 API 调用、数据库查询、网页搜索）。
4. 获取工具输出 – 接收工具调用的结果。
5. 对结果进行推理 – 分析新信息并更新计划。
6. 决定下一步行动 – 可能是再次调用工具、提出澄清性问题，或构造最终答案。
7. 提供最终响应 – 将结果返回给用户。

如果你只评估最终响应，就会对步骤 2 至 6 中的潜在失败视而不见。代理可能通过一种极其低效甚至错误的过程得到正确答案——这在生产环境中是一个潜在的定时炸弹。

新框架：基于轨迹的评估

要正确评估代理，需要分析其完整的决策过程。不要只问 “答案正确吗？”，而是提出一系列更深入的问题：

• 指令遵循度 – 代理在每一步是否遵循了核心系统提示？（例如，保持帮助海盗的角色设定。）
• 逻辑连贯性 – 每个决策点的推理是否合理？是否出现了逻辑跳跃或循环卡死？
• 工具使用效率 – 是否为任务选用了合适的工具？调用顺序是否正确？是否可以用更少的调用实现相同结果？
• 鲁棒性与边缘情况 – 当工具输出异常、出现错误或用户查询含糊时，代理的表现如何？

传统指标无法用单一数字捕捉代理表现的细微差别。需要一种能够剖析整个过程的框架。

对你的意义

作为使用 AI 代理进行开发的人员，你需要超越简单的测试用例。你的评估套件应包括：

• 轨迹分析 – 记录并检查每一次代理交互的完整轨迹。
• 多维度评分 – 不仅对最终输出打分，还要评估推理质量、工具使用以及约束遵循情况。
• 自动化评估 – 在大规模下运行这些复杂评估，避免手动检查成千上万的轨迹。

停止只考虑输入/输出。开始关注轨迹。这是构建可靠、可投入生产的 AI 代理的唯一途径。

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你在代理评估中见过的最大错误是什么？在评论区分享你的想法吧！