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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
随着人工智能的发展，我们正在从预测模型转向行动模型。这些行动模型被称为智能体或具身智能。它们不仅需要做出预测，还需要采取行动来影响环境或实现目标。评估这些智能体比评估传统机器学习模型的性能更为复杂，因为它们涉及序列决策和与环境的持续交互。
本文将探讨智能体评估的各个方面，包括评估的必要性、方法论以及关键的衡量指标。
什么是智能体评估？
智能体评估涉及设计和执行测试，以衡量一个AI智能体在完成特定任务或目标时，其行为、有效性和可靠性。与传统的分类或回归任务不同，智能体在动态环境中操作，其性能取决于一系列连续的决策。
评估智能体的必要性源于以下几点：
- 可靠性：确保智能体在面对意外情况或变化的环境时能够可靠地运行。
- 有效性：衡量智能体在实现既定目标方面的成功率。
- 安全性：确保智能体不会采取有害或意外的行动。
- 效率：衡量智能体完成任务所需的时间、成本或资源。
智能体评估方法论
智能体评估通常需要一个结构化的方法来系统地测试智能体的能力。方法论通常遵循以下步骤：
1. 定义目标和成功标准
在开始评估之前，必须明确定义智能体需要完成的任务以及成功的标准是什么。目标可以是具体的（例如，“预订一张机票”），也可以是抽象的（例如，“最大化用户满意度”）。成功标准必须是可量化的。
2. 设计测试场景
测试场景是智能体执行任务的环境。这些场景需要多样化，以充分测试智能体的鲁棒性。场景可以分为：
- 基准场景（Golden Scenarios）：已知的、代表核心功能的场景。
- 边缘案例（Edge Cases）：测试智能体在非典型或困难输入下的表现。
- 压力测试（Stress Tests）：故意引入噪声、不确定性或冲突，以测试智能体的健壮性。
3. 执行与数据收集
在设计的场景中运行智能体，并记录其所有交互、决策和最终结果。对于基于LLM的智能体，需要记录输入提示、中间思考步骤（Chain-of-Thought）和最终输出。
4. 评分与分析
根据预定义的成功标准对智能体的表现进行评分。这可能涉及人工审查、使用自动化指标或通过另一个AI模型进行验证。
关键的智能体评估指标
评估智能体时，有几个关键指标可以提供对其性能的深入见解。这些指标通常比传统ML指标更侧重于行为和结果。
成功率（Success Rate）
这是最基本的指标，衡量智能体成功完成任务的频率。它通常是二元的（成功或失败），但也可以细化为不同程度的成功。
效率（Efficiency）
衡量智能体完成任务的资源消耗。常见的效率指标包括：
- 步骤数（Number of Steps）：完成任务所需的决策次数。
- 延迟（Latency）：完成任务所需的总时间。
- 成本（Cost）：如果使用基于API的LLM，则计算Token使用量或API调用次数。
鲁棒性（Robustness）
衡量智能体在面对噪声、不完整信息或环境变化时的稳定性。一个鲁棒的智能体应该能从失败中恢复或优雅地降级。
准确性与完备性（Accuracy and Completeness）
虽然是传统指标，但在智能体中仍有价值。准确性关注决策的正确性，而完备性关注智能体是否考虑了所有必要的方面来解决问题。
可解释性与可信度（Interpretability and Trustworthiness）
评估智能体决策过程的透明度。用户和开发者需要理解智能体为何做出特定选择，这对于调试和部署至关重要。
自动化评估的挑战
自动化评估是扩展智能体测试的关键，但存在挑战。当任务结果是主观的或需要深层上下文理解时，自动化评分变得困难。
许多现实世界的任务的结果很难用简单的函数来量化。评估一个智能体是否写出了一篇“有创意的文章”或“令人满意的代码”需要复杂的判断。
为了应对这一挑战，研究人员正转向使用LLM作为评估器（LLM-as-a-Judge）。通过向一个强大的LLM提供任务描述、智能体的行动轨迹和预期的结果，让它来评分，可以实现更细致的自动化评估。
然而，LLM评估器本身也需要验证，以确保它们不会引入自己的偏见或错误判断。
结论
智能体评估是一个多维度的领域，它超越了传统的机器学习评估范式。成功的智能体部署依赖于强大的、细致的评估框架，该框架能够量化成功率、效率和关键的鲁棒性指标。
随着Agentic AI系统的成熟，投资于稳健的评估工具和方法论将是确保这些系统安全、可靠和有效部署的关键所在。
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