**Datawhale干货：AI智能体评估的全面揭秘**

**什么是AI智能体的评估？为什么其重要性不容忽视？**

**评估（Evaluations）**是对**AI智能体**进行系统测试的过程，旨在衡量其在不同任务中的表现。良好的**评估体系**能显著提升团队发布智能体的信心，帮助提前发现潜在问题，避免在生产环境中被动应对故障所带来的风险。没有科学的评估，团队容易陷入“只在真正出错时修复”的恶性循环，既不能有效追踪模型的能力变化，也难以持续优化产品。评估的价值在于问题提前暴露，行为可控，能在智能体的整个生命周期中不断积累价值。

比如，一家电商平台研发智能客服，若缺乏评估体系，可能刚上线时表现良好，但随着订单量变化或用户需求复杂，容易出现误导或服务不到位的情况。通过科学评估，可以确保智能体在多轮对话、复杂场景下表现稳定，有效避免主动或被动带来的负面影响。

**AI智能体的评估结构详解——从单轮到多轮的演变**

单轮评估：基础但关键

简单的评估形式是**单轮测试**：输入一个提示，输出响应，然后设定“成功”标准进行评分。这在早期的大规模LLM训练中应用广泛，例如判断模型给出的回答是否符合预期。这种方式快速、直观，有助于快速筛查模型能力是否达标。

多轮评估：应对复杂交互的必由之路

随着智能体能力提升，单轮已无法满足需求，多轮评估逐渐成为主流。此类评估涉及多轮对话，智能体可能需调用工具、修改环境状态，甚至进行自主推理。例如，给智能体一个构建MCP服务器的任务，模型需多轮协调工具调用、状态维护，最终完成任务并通过测试验证工作效果。

更复杂的场景中，智能体在多轮交互中可能出现错误的累积和扩散，因此需要设计**跨轮次的检测点**，确保整体性能稳定。例子：Opus 4.5模型在预订航班任务中，通过发现策略漏洞，提出了超越静态评估的创新解决方案，体现了多轮评估在挖掘创造性和潜在风险中的作用。

**智能体评估的核心组成要素**

任务定义：测试指标的基础

每个**任务（测试用例）**都是定义明确的输入与成功标准的单元。例如：“预订航班成功”或“完成客户退款请求”。为了获得稳定的结果，每个任务会多次尝试，计算模型在多次试验中的表现一致性。

评分器：多维度评估的核心工具

评估中用到的**评分器**分为三类：

• 基于代码的评分器：通过代码逻辑判断输出质量，如是否符合规范或符合特定格式。
• 基于模型的评分器：利用预训练模型对输出进行评价，为模型赋予“打分”的能力。
• 人类评分器：由人工判断输出的合理性和质量，适用于需要主观判断的场景。

在实际中，可以将多个评分器按加权、二进制或混合方式结合，形成全面的评价体系。例如，某客服智能体可能同时使用代码评分（是否完成任务）、模型评分（语气是否合适）和人工复核（客户满意度）。

记录与环境：确保评估的可追溯性

每次试验的完整记录（轨迹）包括输出信息、工具调用、中间推理、环境变化等内容，这在分析和调优中非常关键。最终的**结果**决定了环境的最终状态，例如订单是否成功预订或信息是否准确更新。测试环境必须保持纯净，避免残留缓存或资源污染，确保评估的公平公正。

**为什么要系统构建评估体系？**

早期靠直觉和手动测试推进智能体研发门槛低，但规模化和上线后，缺乏科学评估会让团队陷入被动：仅能被动等待用户投诉，难以识别潜在隐患。构建有效的评估体系》，可以明确成功的定义、自动覆盖数百场景，大幅度加快迭代速度。实践证明：像Claude Code、Descript、Bolt AI等公司通过评估实现了模型发布的快速升级，从几天缩短到几天之内完成模型优化，长期来看，投入的回报远超成本。

**智能体能力评估的方法类型：多维度组合**

基于不同评价方式的应用场景：

• 能力评估：衡量“智能体能做什么”，适用于推动模型突破难关，如多轮对话、复杂任务解决能力。
• 回归评估：确保“还能做旧任务”，即模型的稳定性和持久性。例如，一个客服模型在改版后能稳定处理旧场景，避免“倒退”。

结合这两类评估，可以实现从“能做”到“能持续做得更好”的全面监控。

具体到智能体类型的评估策略

• 编码智能体：写代码、测试、调优依赖明确任务和稳定的测试集。提升测试覆盖率和质量，有助于保证工具调用和行为规范。
• 对话智能体：衡量状态维护、轮次控制、语气合规性，采用模拟用户的方式进行评估（如τ-Bench）验证任务完成度与交互质量。
• 研究智能体：重点在信息收集和判断的全面性，结合专家校准、权威来源、连贯性打分，确保结论可信。
• 计算机使用智能体：通过模拟GUI操作验证结果，如WebArena测试浏览器流程或OS级操作，考量效率和细节准确性。

**面对智能体评估中的非确定性问题，如何应对？**

智能体行为具有一定随机性，每次运行可能产生不同结果。这就需要用统计指标衡量表现，如：

• pass@k：在k次尝试中至少有一次成功的概率。随着k的增加，成功概率相应提升，例如模型成功概率为50%，试验k=3时，成功率约为87.5%（1-(0.5)^3）。
• pass^k：所有k次尝试都成功的概率，反映模型稳定性。例如，模型每次成功率75%，连续3次都成功概率约为42.2%（0.75^3）。

根据产品需求选择指标，比如：对工具而言，重视“至少一次成功”的pass@k；对用户体验，则更关注连续成功率的pass^k，确保高可靠性。

**从零到一：构建高效评估体系的路线图**

1. 收集初期数据：早期用20-50个失败案例，提炼成明确任务，避免后期补救困难。
2. 利用手动测试和工单：用用户场景转成评估任务，保证符合实际需求。
3. 定义“明确可判定”的任务：避免模糊定义，确保评分逻辑可复判，提升准确性。
4. 保持平衡：正负样本同步设计，防止模型只学“会做”的场景，忽略不该做的情况。
5. 环境隔离：测试环境要干净，不受残留资源影响，确保评估结果的真实性。
6. 持续监控与优化：定期检查失败案例和日志，调整难度，避免“小步美化”掩盖真实进步。
7. 维护所有权和贡献机制：将核心流程由评估团队掌控，业务方像写单元测试一样提出任务，确保长期健康发展。

**如何结合多种方法全面理解智能体表现？**

自动化评估是理解智能体性能的重要手段，但只靠这一环还不够。综合应用包括：

• **生产监控**：上线后实时检测模型漂移和异常行为
• **用户反馈**：收集真实用户的评价和建议，挖掘潜在问题
• **A/B测试**：对比不同版本模型的实际表现
• **手动记录审查**：专家定期核查模型输出，校准评分标准
• **人工评价**：结合人类专家智慧，辨别模型的主观表现和偏差

如瑞士奶酪模型所示，没有单一方法能完全捕获所有问题，而是要多层次、多角度结合，才能全面保障系统的安全、可靠和持续优化。

**总结与感悟**

完整的评估体系不是一朝一夕建立起来的，它需要不断积累数据、完善指标、优化流程。只有通过科学、系统、持续的评估，才能真正理解智能体的能力边界，找到改进的空间。而在这个过程中，合作、共识和责任感同样重要——像编织一张密布的网，才能捕捉到隐藏在背后的每一个“漏洞”。

我认为：只有深入理解评估的本质、细节和方法，才能引领智能体在实际应用中不断突破，迈向更加智能、可靠的未来。

#持续优化