The Roadmap to Mastering AI Agent Evaluation

掌握AI代理评估的路线图

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Bala Priya C

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June 18, 2026

in

Artificial Intelligence

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在本文中，你将学习如何通过检查AI代理的完整执行过程，而不是仅仅关注其最终输出，来严格评估AI代理。

我们将涵盖的主题包括：

• 为什么代理评估与传统语言模型评估不同，以及代理在推理和行动层面上的失败之处。

• 如何使用确定性的代码检查和基于模型的评估者对代理进行评分，这些方法应与你构建的代理类型相匹配。

• 如何使用如pass@k和pass^k等指标来处理非确定性，并如何将评估从开发阶段扩展到生产监控。

掌握AI代理评估的路线图

让我们不再浪费更多时间。

介绍

许多构建AI代理的团队仍然以评估大型语言模型的方式评估它们：运行几个任务，检查最终输出，并假设一切正常。这种方法常常忽略了最关键的问题。模型可能选择了不合适的工具或生成了错误的工具参数，而代理系统可能处理工具失败的方式不佳，或遵循了低效的操作序列。仅评估最终响应通常难以识别这些失败发生的位置。

代理评估解决了这一差距。与仅关注结果不同，它检查完整的执行过程——代理如何推理、做决策、使用工具，并随着任务的展开进行适应。这提供了对可靠性、效率和整体性能更准确的图景，帮助团队在问题到达生产环境之前识别问题。

本文中涵盖的原则构成了系统性衡量和改进代理性能方法的基础。

路线图（点击放大）

第一步：理解代理评估的重要性

当代理失败时，直觉是将其视为提示问题：系统提示需要更清晰。有时这确实如此。但更常见的是，失败是一个测量问题：评估并未设计成捕捉到问题所在。

AI代理在多个层面上运行，这些层面可能独立失败：

• 推理层——由语言模型驱动——负责规划、任务分解和工具选择。

• 行动层——由工具调用和外部系统响应驱动——负责执行。

代理可能正确地推理出该做什么，但随后使用了错误的参数调用正确的工具。将代理评估视为单一的端到端准确性检查会忽略这两个失败面。

推理与行动层有用的代理评估在两个范围内进行：

• 组件级评估：单独测量推理质量和工具调用准确性

• 端到端评估：测量任务完成和执行效率

80%的任务完成率并不能告诉你那20%的失败是由于规划不当、工具选择错误、参数错误还是工具基础设施失败。步骤级跟踪——记录每次工具调用、其参数、其结果以及后续模型决策的日志——使得这种诊断成为可能。没有跟踪，调试生产失败只是猜测。

评估的价值取决于其成功标准。一个良好的评估任务应该让两个领域专家独立工作后得出相同的通过/失败判断。

从明确的任务规范和参考解决方案开始 —— 这些是已知正确的输出，能够通过所有评分器。它们证明了任务是可解的，并验证了评分逻辑是否正确配置。

在任何评分运行之前，你需要为评估定义以下内容：

• 任务：代理接收到的输入、预期执行的操作以及环境的初始状态

• 成功标准：不仅仅是最终答案，还包括重要的中间结果：是否调用了正确的工具？状态是否正确更新？响应是否基于检索到的上下文？

• 负面案例：单方面的评估会带来单方面的优化。平衡的数据集 —— 包括行为应该发生和不应该发生的案例 —— 可以防止代理对某种能力过度触发或不足触发。

从真实使用失败案例中提取的一组明确指定的任务，比等待完美的数据集更适合作为起点。评估构建的难度会随着等待时间的延长而增加。

第三步：使用基于代码的检查对代理操作层进行评分

确定性评分器 —— 不依赖模型判断而检查特定条件的代码 —— 是代理评估堆栈中最快、最便宜且最可重复的选项。对于操作层，它们应该始终是起点：

• 工具调用验证：代理是否按正确顺序调用了正确的工具

• 参数验证：输入是否具有正确的类型、必需的参数和有效的值

• 结果验证：环境是否结束于预期的状态

• 对话分析：对话轮数、消耗的令牌数和延迟

这些评分通常快速、客观且易于调试，但容易出错。一个检查“确认码”为“CONF-789”的评分器，会忽略一个正确但以不同方式格式化相同数据的响应。

第四步：使用基于模型的评委对代理的推理和输出质量进行评分

某些代理评估维度难以通过确定性检查 —— 输出质量、语气、对检索上下文的忠实度、适当的同理心。对于这些方面，使用语言模型作为评委（LLM-as-a-Judge）是合适的工具：灵活且能够处理开放式输出，但会引入代码评分器所没有的非确定性和校准偏差。

以下做法可以保持基于模型的评分器的可靠性：

编写结构化评分标准。 “评估响应是否有助于用户”会产生噪声。一个明确要求响应必须回答用户的问题、基于检索到的上下文进行论断，并避免超出范围建议的评分标准，会产生有效的信号。对每个维度进行单独、独立的判断。

定期与人工判断进行校准。应将LLM作为评委的准确性与领域专家评分的样本进行对比。当出现分歧时，评分标准几乎总是问题所在。为评分器提供一个明确的“无法确定”选项，以避免对模糊案例进行强制判断。

为多组件任务设置部分得分。一个支持代理正确识别问题并验证客户但未能处理退款，比在第一步就失败的代理更有意义。二元通过/失败评分隐藏了代理实际失败的位置。

第五步：将代理评估策略与代理类型匹配

评分策略具有广泛的适用性，但代理类型决定了哪些评分者具有更大的权重，以及应优先关注哪些失败模式。

编码代理负责编写、测试和调试代码。软件在很大程度上是确定性的：代码是否能够运行，测试是否通过，修复是否解决了问题而不会破坏现有功能？像 SWE-bench Verified 和 Terminal-Bench 这样的基准测试采用这种通过/失败的方法，并辅以基于评分标准的质量检查，用于安全、可读性和边缘情况处理。

对话代理与用户在支持、销售和辅导等流程中进行交互。交互的质量是评估的一部分，不仅仅是问题是否得到解决，还包括语气是否恰当以及解决方案是否清晰解释。这需要一个第二语言模型来模拟用户；τ-bench 正是精确模拟了这一点，评分者在多个回合中评估任务完成情况和交互质量。

研究代理负责从多个来源收集和综合信息。基于事实的检查验证声明是否得到检索到的来源支持，覆盖范围检查定义了良好答案必须包含的内容，来源质量检查确认代理是否参考了权威材料。将代理评估策略与代理类型相匹配

第 6 步：在代理评估结果中考虑非确定性

代理的行为在不同运行之间可能会有所不同；相同的任务、相同的输入、相同的代理可能会产生不同的工具选择、推理路径和结果。因此，单次试验的评估可能会产生误导，因为它隐藏了简单准确率指标无法捕捉的变异性。

这是代理系统中非确定性的直接结果。随机模型输出、工具延迟、部分失败和适应性决策都会在不同运行中引入变异性。因此，评估代理需要考虑结果的分布，而不是单次执行的轨迹。

为了应对这种变异性，通常使用 pass@k 和 pass^k 等指标：

• pass@k：k 次独立试验中至少有一次成功的概率，适用于允许多次尝试的情况

• pass^k：k 次试验全部成功的概率，适用于每次交互都必须可靠的情况

例如，一个单次试验成功率为 75% 的代理，只有大约 42% 的时间能在三次尝试中全部成功，这表明可靠性在重复运行中迅速下降。pass@k 和 pass^k 选择这些指标最终是一个产品决策，而不仅仅是纯粹的技术决策。如果只需要一个正确的结果，pass@1 或 pass@k 是有用的。如果每次交互都必须一致成功，pass^k 是更有意义的衡量标准。

第 7 步：将代理能力评估与回归套件分开

能力评估旨在回答一个面向未来的问题：这个代理现在能做哪些以前无法做到的事情？正因为如此，它们应该从相对较低的通过率开始，并专注于系统仍然具有挑战性的任务。当能力评估达到非常高的分数，比如 90% 时，它通常不再衡量能力，而是仅仅确认在已经解决的问题上的可靠性。

回归评估具有不同的目的。它们询问的是代理是否仍然能够执行之前所有能完成的任务。这些测试的通过率应接近 100%，并作为防止性能退化的保障机制。任何显著的分数下降都意味着某些地方出现了问题，应在发布前进行调查。

随着时间的推移，能力评估对代理来说会变得自然容易。随着通过率的提高和性能的稳定，这些任务可以被提升到回归测试套件中。然而，一旦测试套件完全饱和，它对真实改进的敏感性就会降低——这意味着有意义的进展可能被误认为是噪声而非信号。因此，在现有测试套件饱和之前，就应该引入新的更具挑战性的评估，而不是在之后。

第 8 步：将代理评估扩展到生产监控

开发阶段的评估用于捕捉你预期会失败的部分；而生产环境则揭示了实际发生的失败。真实用户引入的输入、边缘情况和上下文在合成测试套件中很少出现，这使得生产监控成为评估的必要延伸。

一个完整的评估系统结合了多种互补的信号：

| 方法 | 捕捉内容 | |------|---------| | 自动化评估 | 在每次提交代码时运行，覆盖已知的失败模式，且在用户受到影响之前进行大规模测试。当实际使用情况与测试分布不一致时，可能会产生虚假的信心。 | | 生产监控 | 跟踪延迟、错误率、工具失败和令牌使用情况。揭示合成测试遗漏的问题，但通常是在这些问题发生之后。 | | 用户反馈 | 突出显示代理在指标上看似正确，但未能满足用户意图的情况。虽然稀少且是用户主动选择的，但通常具有高度的信息价值。 | | 人工转录审查 | 提供关于推理、工具使用和决策路径的定性洞察，并帮助验证自动化评分器是否衡量了正确的行为。 |

这些层次共同形成对代理实际性能更全面的视角。步骤级追踪——在循环的每个点上捕捉推理、工具调用、参数、结果和决策——是实现这一切的基础。像 LangSmith、Arize Phoenix、Braintrust 和 Langfuse 这样的工具提供了追踪和评估框架；Harbor 和 DeepEval 负责处理 harness 层。

关键代理评估步骤总结

以下是我们讨论步骤的快速概述：

| 步骤 | 为什么重要 | |------|-----------| | 将代理评估视为一个独立的问题 | 代理在推理层和行动层都可能失败。端到端的准确性可能掩盖这两种类型的失败。 | | 在衡量之前定义成功 | 明确的规范和参考输出可以减少噪声，使评估指标更有意义。 | | 用于行动层的基于代码的评分器 | 确定性检查可以快速识别工具使用、参数和执行错误。 | | 用于推理和输出质量的基于模型的评判者 | 基于 LLM 的评分可以捕捉诸如正确性、忠实性和语气等细微品质。 | | 按代理类型制定评估策略 | 不同的代理以不同的方式失败，需要针对每个使用场景定制评估方法。 | | 针对非确定性的 pass@k 和 pass^k | 单次运行的结果可能具有误导性。指标应反映是否需要一个或所有尝试都成功。 | | 能力评估与回归评估 | 能力评估衡量进展，而回归评估保护现有性能。 | | 将评估扩展到生产环境 | |

监控、用户反馈和对话记录审查揭示了离线评估可能遗漏的真实世界中的失败案例。

下一步，请阅读 Anthropic 的《为 AI 代理解密评估》指南，特别是“从零到一：代理评估的路线图”这一部分。

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