AI日报 | 3招搞定AI智能体评估,告别“盲测”时代!(上)

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作者：微信文章
小伙伴们，好！

今天，我们要聊一个AI领域的热门话题——如何有效评估AI智能体（AI agents）。随着AI技术飞速发展，AI智能体的应用越来越广泛，但如何确保它们在部署前的可靠性和高性能，是许多团队面临的挑战。Anthropic的最新文章《Demystifying evals for AI agents》为我们揭示了AI智能体评估的奥秘，让你告别“盲测”， confidently 地部署你的AI智能体！
AI智能体评估的3个核心要素


AI智能体的评估比传统AI系统更复杂，因为它涉及多轮交互、工具调用和环境适应。Anthropic总结了评估AI智能体的3个核心要素，帮助我们构建更严谨、更有用的评估体系。

1. 明确任务与成功标准：

任务（Task）：一个带有明确输入和成功标准的测试。例如，对于一个客服智能体，任务可能是“处理用户退款请求”。

试验（Trial）：每次任务尝试。由于AI模型的输出可能存在差异，我们需要进行多次试验以获得更一致的结果。

评分器（Grader）：用于评估智能体性能的逻辑。一个任务可以有多个评分器，每个评分器包含多项断言。

实际应用案例：在开发一个编程智能体时，我们可以设定一个任务：修复某个认证漏洞。评分器可以包括：确定性测试（检查漏洞是否修复）、LLM评判（评估代码质量）、静态分析（检查代码规范）、状态检查（验证安全日志）和工具调用验证（确保智能体正确使用了文件读写、测试运行等工具）。

2. 记录与分析交互过程：

交互记录（Transcript）：完整的试验记录，包括智能体的输出、工具调用、推理过程、中间结果以及其他交互。这就像是智能体的“工作日志”，帮助我们理解智能体的决策过程。

结果（Outcome）：试验结束时环境的最终状态。例如，航班预订智能体的最终结果是“预订是否成功”以及“数据库中是否存在预订信息”，而不仅仅是智能体的“预订成功”提示。

实际应用案例：一个航班预订智能体在用户发起预订请求后，交互记录会显示智能体如何调用API、查询航班、选择座位等步骤。最终结果则是数据库中是否成功生成了预订记录。通过分析这些记录，我们可以发现智能体在哪个环节可能出错。

3. 构建全面的评估体系：

评估框架（Evaluation Harness）：运行评估的基础设施，它提供指令和工具，并发运行任务，记录所有步骤，并汇总结果。

智能体框架（Agent Harness）：使模型能够作为智能体运行的系统，它处理输入、协调工具调用并返回结果。评估实际上是评估“框架+模型”的整体表现。

评估套件（Evaluation Suite）：旨在衡量特定能力或行为的任务集合。例如，一个客户支持评估套件可能包含退款、取消和升级等任务。

实际应用案例：在开发客服智能体时，我们可以构建一个评估套件，包含多种客户支持场景。评估框架会自动运行这些场景，智能体框架负责模拟智能体的行为，最终评估套件会给出一个综合评分，显示智能体在不同场景下的表现。
总结


AI智能体的评估，不仅仅是发现问题，更是指导AI发展的关键。通过早期投入评估，明确成功标准，并持续迭代评估体系，我们可以加速AI智能体的开发进程，确保产品质量，并快速适应新的模型能力。

思考一下你正在使用的AI工具或AI助理，你认为它在哪些方面表现出色？又有哪些地方让你觉得“不太智能”？尝试用今天的评估要素来分析一下，你或许会发现一些有趣的洞察！

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