AI日报 | 告别“玄学”调优!3类评估器,让你的AI智能体更智能!(下)

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作者：微信文章
小伙伴们，好！

在上一期的AI日报中，我们深入探讨了AI智能体评估的3个核心要素。今天，我们将更进一步，揭秘AI智能体评估中不可或缺的3类评分器，它们将帮助我们从“玄学”调优走向数据驱动的智能优化，让你的AI智能体真正“懂你所需”！
今日AI重点：AI智能体评估的3类评分器





Anthropic的研究表明，AI智能体的评估通常结合了代码型、模型型和人工型这3类评分器，每种评分器都扮演着独特的角色，共同确保评估的全面性和准确性。

1. 代码型评分器：快速、客观、可复现的基石

核心功能：通过预设的代码逻辑，快速、客观地验证智能体的输出是否符合预期。它适用于评估明确的、有确定性结果的任务。

常用方法：
字符串匹配检查（精确匹配、正则表达式、模糊匹配等）
二元测试（通过/失败）
静态分析（代码规范、类型检查、安全漏洞）
结果验证、工具调用验证、交互记录分析（轮次、Token使用量）


优势：速度快、成本低、客观、可复现、易于调试。

局限：对结果的微小变化很敏感，缺乏细微判断力，不适合评估主观性强的任务。

实际应用案例：一个编程智能体的任务是修复一个bug。代码型评分器可以通过运行单元测试来判断bug是否修复，通过静态分析工具检查代码是否符合规范，以及验证智能体是否正确使用了编译、运行等工具。

2. 模型型评分器：灵活、可扩展，捕捉复杂任务的细微之处

核心功能：利用另一个LLM作为评判者，根据给定的评分标准（Rubric）评估智能体的输出。它擅长处理开放式、主观性强的任务，能够捕捉人类语言的细微差别。

常用方法：
基于评分标准的打分
自然语言断言
成对比较
基于参考答案的评估
多评判者共识


优势：灵活、可扩展、能够捕捉细微差别、处理开放式任务和自由形式的输出。

局限：结果可能非确定性，比代码型评分器成本更高，需要与人工评分器校准以确保准确性。

实际应用案例：一个研究智能体的任务是撰写一篇市场分析报告。模型型评分器可以根据预设的报告质量评分标准（如逻辑清晰度、信息全面性、语言表达等），对智能体生成的报告进行打分和评价，甚至给出具体的改进建议。

3. 人工评分器：黄金标准，确保评估与人类专家判断一致

核心功能：由人类专家对智能体的输出进行评估，是确保评估质量的“黄金标准”，尤其适用于主观性强、需要专家判断的任务。

常用方法：
领域专家评审
众包评估
抽样检查
A/B测试
评判者间一致性评估


优势：提供“黄金标准”质量判断，与专家用户判断一致，用于校准模型型评分器。

局限：成本高、速度慢、通常需要大量人类专家，评判者疲劳或不同评判者之间可能存在信号质量差异。

实际应用案例：一个对话智能体的任务是处理客户投诉。人工评分器可以扮演客户，与智能体进行多轮对话，然后根据对话的流畅性、情感理解、问题解决能力等方面进行详细评分，并提供改进建议。这些人工评分数据可以用来校准模型型评分器。
总结


选择合适的评分器组合，是构建高效AI智能体评估体系的关键。对于需要确定性验证的场景，优先使用代码型评分器；对于需要灵活判断和捕捉细微差别的场景，引入模型型评分器；而对于最高标准和主观判断的场景，则离不开人工评分器的参与。

试着结合你工作或生活中的一个场景，思考如何设计一个AI智能体的评估方案。你会选择哪些类型的评分器来确保评估的全面性和准确性？例如，你可以思考如何评估一个能够帮你管理邮件的AI助理，它的“高效”和“智能”应该如何衡量？

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