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Agent 高频题 04. Agent 效果怎么评测:评测集怎么建、指标怎么定、怎么证明变好了

本文是 Agent 高频面试题详解系列第 4 题,系统讲解 Agent 效果评测体系。文章基于 64 场面试面经分析,归纳出评测追问的八个方向,并结合 Anthropic、OpenAI 等实践经验展开:先明确评什么(Agent 评测难在结果在环境状态中、路径不唯一、结果不确定);评测集怎么建(题目来自真实失败、业务方、合成数据,注意分层、防泄露与防过拟合);谁来打分(代码判分、模型判分、人工判分三种方式的取舍,LLM-as-a-Judge 的位置偏差、冗长偏差等已知问题及校准方法);以及如何通过基线对比、多次运行排除随机性,证明改进真实有效。文章强调评的是 Harness 和模型的整体,判结果而非规定路径。

技术 › Agent 码良 2026-10-2562.0 KB 5.1K 38 88

如何构建可持续维护的评估集

本文介绍了如何为AI Agent构建可长期维护的评估(eval)指标体系。指标分三类:目标指标、护栏指标和运营指标,三者结合使用。候选指标来源于错误分析和产品目标与硬约束。并非所有候选都值得跟踪:一次性问题用prompt修改解决即可,只有需要持续追踪的泛化问题才建指标;每个指标必须与具体决策挂钩,否则就是噪音。从零开始时,可先阅读30-50条trace并用自由文本笔记聚类失败模式。此外需定期重跑错误分析、退役失效指标,并警惕Goodhart定律导致的过拟合。

技术 › LLM Lotte 2026-08-198.4 KB 89.1K 476 83