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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

Evals: 如何判断 AI 系统是否真正有效

本文系统讲解了 AI 系统评估的基础知识,面向构建、购买或审批 LLM 应用的工程师、产品经理和管理者。文章以一个自行车商店客服助手为例,介绍评估的核心循环:收集带标准答案的输入、运行系统、用代码规则或模型裁判进行打分、生成带误差范围的指标。内容涵盖测试集与开发集的划分、失败模式分析、代码评分器与模型裁判的优劣、基准测试与评估的区别、以及如何将评估纳入日常开发流程,强调评分器本身也需要被检验。

技术 › LLM Sergii Makarevych 2026-10-0449.0 KB 138.5K 1.5K 89