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原文链接：https://machinelearningmastery.com/agent-evaluation-how-to-test-and-measure-agentic-ai-performance/
原文作者：Jason Brownlee
智能体式人工智能（Agentic AI）系统是大型语言模型（LLM）的下一波浪潮。它们不是简单地接收提示并生成响应，而是能够自主地规划、反思、使用工具并采取行动以达成目标。
评估这些系统的性能比评估传统的LLM基准更具挑战性。你需要评估的不仅仅是响应质量，还包括规划能力、工具使用效率和整体任务完成度。
本文将介绍如何系统地评估智能体式AI的性能。我们将探讨评估框架、关键指标以及如何建立一个可靠的测试流程。
为什么评估智能体更具挑战性？
传统的LLM评估通常侧重于生成文本的质量（例如，使用BLEU或ROUGE分数）或在特定问题集上的准确率。然而，智能体式系统引入了新的复杂性：
- 多步骤决策： 智能体必须执行一系列步骤才能达成目标，其中每一步的成功都至关重要。
- 环境交互： 智能体在动态环境中操作，其性能取决于与环境的交互效果。
- 工具使用： 评估智能体选择、使用和管理外部工具（如API、代码解释器）的能力。
- 自主性： 智能体的决策路径通常不是预先确定的，这使得基于黄金标准（ground truth）的评估变得困难。
成功的智能体评估需要一个能够捕捉这些复杂特性的框架。
智能体评估的三个核心维度
为了全面评估智能体，我们可以将其性能分解为三个关键维度：
1. 规划（Planning）： 智能体能否分解复杂任务并制定有效的行动计划？
2. 执行（Execution）： 智能体在执行计划时能否正确地使用工具并成功地与环境互动？
3. 结果（Outcome）： 最终任务是否成功完成，以及完成任务的效率如何？
一个强大的评估框架应该同时衡量这三个维度。
评估框架
建立一个结构化的评估框架是至关重要的。以下是构建该框架的关键步骤：
定义任务集和评估场景
首先，你需要一个多样化的任务集，这些任务应代表智能体预期执行的实际工作负载。对于每个任务，你需要定义：
- 初始状态（Initial State）： 智能体开始时的环境和信息。
- 目标状态（Goal State）： 任务成功完成的明确标准。
- 允许的工具（Available Tools）： 智能体可以使用哪些工具来达成目标。
示例： 假设你在评估一个研究智能体。任务可以是“查找并总结过去一年关于量子计算的三个最新进展”。
# 任务示例结构
TASK_ID: research_001
INITIAL_STATE: current_date = 2024-05-01
GOAL_STATE: Summary of 3 latest quantum computing advancements since May 2023
TOOLS: [WebSearch, Summarizer, FileSystem]
建立评估指标
针对上述三个维度，你需要量化的指标：
规划指标
衡量规划质量，例如：
- 计划的连贯性： 计划步骤之间逻辑是否顺畅？
- 计划的覆盖度： 计划是否涵盖了达成目标所需的所有关键子任务？
- 计划的鲁棒性： 在遇到意外错误时，智能体能否调整计划（自我修正）？
执行指标
衡量执行过程的效率和准确性：
- 工具使用效率： 智能体是否选择了最合适的工具，避免了不必要的工具调用？
- 成功率： 在执行特定工具调用时，成功率如何？
- 步骤数/行动次数： 完成任务所需的总步骤数（越少越好）。
结果指标
衡量最终输出的质量：
- 任务成功率（Success Rate）： 最终是否达到了目标状态？
- 结果准确性： 最终输出（如摘要、代码、报告）的质量如何？（通常需要人工或LLM评估）
- 效率： 完成任务的总耗时或总成本。
自动化与人工评估的结合
由于智能体结果的多样性，评估需要结合自动化和人工审查：
- 自动化检查（Pass/Fail）： 检查是否达到了预定义的目标状态（例如，文件是否生成、API调用是否成功）。
- LLM辅助评估： 使用更强大的LLM作为评估器，对生成的内容进行评分（例如，评估总结的质量或代码的逻辑性）。
- 人工审查： 对于关键任务，人工评估员需要检查规划路径和最终结果的细微差别。
例如，你可以使用一个LLM来验证另一个智能体的输出是否满足了任务要求。
评估步骤：一个迭代流程
一个典型的智能体评估流程应遵循以下迭代步骤：
第1步：创建基准测试集
从简单到复杂，收集或生成一组代表性的测试用例。确保这些测试用例尽可能地覆盖了你期望智能体处理的所有复杂性。
第2步：运行智能体并记录轨迹
对于每个测试用例，运行智能体并详细记录其“轨迹”。轨迹是智能体思考过程的完整日志，包括：
- 观察到的状态
- 内部思考/反思
- 选择的工具
- 工具的输入和输出
- 采取的行动
这个记录对于后续的分析至关重要。
第3步：分析轨迹以计算指标
利用预定义的指标（如工具使用效率、步骤数）来处理记录的轨迹。例如，你可以编写脚本自动计算在特定任务中使用了多少次工具。
第4步：评估最终结果
使用自动化检查或人工/LLM评估来判断任务是否成功完成，以及结果质量如何。
第5步：生成性能报告并迭代
汇总所有指标，生成一份性能报告。分析失败的原因（是规划错误、工具使用错误还是环境交互问题？），然后根据分析结果改进智能体或评估框架，并重复此过程。
评估智能体的关键考虑因素
1. 零样本与少样本评估
智能体通常在零样本（Zero-Shot）设置下进行测试，即不提供任何示例，直接给出任务描述。然而，对于复杂的任务，少样本（Few-Shot）提示（提供一两个成功的示例）通常能显著提高性能。
评估时，应明确说明你是在测试零样本还是少样本性能，因为这会影响你对模型基础能力的判断。
2. 鲁棒性与压力测试
智能体在“理想”环境中可能表现良好，但在面对噪音、不完整信息或工具失败时，其性能可能会急剧下降。
压力测试（Stress Testing） 应包括：
- 提供误导性的信息。
- 使某个关键工具返回错误或不一致的结果。
- 要求智能体处理超出其预设能力的任务。
3. 人工智能自我评估（Self-Correction）
一个重要的评估点是智能体在失败后自我修正的能力。记录智能体何时“意识到”自己做错了，以及它如何尝试修复错误。
评估智能体不仅仅是检查它是否完成了任务，更重要的是它如何完成任务，以及它在遇到困难时展现出的适应性。
结论
评估智能体式AI是确保其可靠性和实用性的关键步骤。通过建立一个涵盖规划、执行和结果的结构化框架，并结合自动化和人工评估，开发者可以系统地衡量智能体的真实能力。
记住，详细记录每个智能体的决策轨迹是发现瓶颈和进行有效迭代的基础。随着智能体变得越来越复杂，持续、严格的评估将是推动该领域进步的核心驱动力。
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