在AI代理系统开发过程中，当系统表现不如预期时，开发者常常倾向于跳过系统评估和错误分析的步骤，直接尝试快速修复错误。然而，这种看似高效的做法往往会适得其反。事实上，系统化的评估和错误分析能够显著加速AI代理系统的改进进程，帮助团队更快地实现性能突破。
为什么评估和错误分析如此重要
上周，我分享了关于AI代理系统开发的一个关键发现：团队进步速度的最大预测因素并非使用了多么先进的工具，而是能否建立一套系统化的评估和错误分析流程。这一观点在读者中引发了广泛讨论，既有惊讶也有认同。
错误分析长期以来一直是构建监督学习系统的重要组成部分，但相比使用最新、最热门的工具，它仍然被低估了。识别特定类型错误的根本原因可能看起来很"枯燥"，但这是值得投入精力的工作。如果你尚未充分认识到错误分析的重要性，不妨思考以下几个类比：
- 学习演奏乐器时，你不会一遍又一遍地从头到尾演奏同一首曲子。相反，你会找出自己卡住的部分，并针对性地练习这些难点。
- 保持健康时，你不仅会围绕最新的营养潮流构建饮食计划，还会咨询医生检查血液指标，看看是否有异常。
- 提升运动队表现时，你不会只练习花哨的投篮技巧，而是会观看比赛录像，找出漏洞并加以改进。
同样地，要改进你的AI代理系统，不应仅仅堆砌社交媒体上最新流行的技术（尽管我也喜欢尝试这些热门的AI技术！），而应通过错误分析找出系统的不足之处，并集中精力解决这些问题。
评估：定义什么是错误
在分析错误之前，我们首先需要确定什么是错误。因此，第一步是建立评估体系。本文将重点讨论评估方法，错误分析将在下一篇文章中详细探讨。
监督学习中的评估
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错的方式是有限的。它可能输出0而非1，或反之。此外，还有一系列标准指标适用于许多问题，如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC等。因此，只要你知道测试数据的分布，评估过程相对直接，错误分析的大部分工作在于识别算法在哪些类型的输入上表现不佳，这也导致了数据驱动AI技术的发展，即通过获取更多数据来增强算法在薄弱环节的表现。
生成式AI中的评估挑战
对于生成式AI，监督学习评估和错误分析的许多直觉仍然适用——历史不会重复，但会押韵。已经熟悉机器学习和深度学习的开发者通常比从零开始的人能更快适应生成式AI。但一个新挑战是输出空间更加丰富，算法出错的方式也更多。
以财务发票自动处理为例，我们使用代理工作流程将发票信息填充到财务数据库中。算法可能错误提取发票到期日、最终金额，或将付款人地址误认为开票人地址，或搞错金融货币，或做出错误的API调用导致验证过程失败。由于输出空间更大，失败模式也更多。
构建有效的评估体系
与其预先定义错误指标，通常更有效的方法是先快速构建原型，然后手动检查一些代理输出，看看它在哪些方面表现良好，在哪些方面遇到困难。这使你能够专注于构建数据集和错误指标——有时是代码中实现的目标指标，有时是使用LLM作为评判者的主观指标——来检查系统在你最关心的维度上的表现。
在监督学习中，我们有时会调整错误指标，使其更好地反映人类的关注点。对于代理工作流程，我发现评估调整更加迭代，需要更频繁地调整评估指标，以捕捉可能出现的更广泛的问题。
实践建议
先构建后评估：不要一开始就试图设计完美的评估指标，而是先构建一个基础原型，通过实际输出来发现问题。
关注失败模式：特别关注系统经常出错的场景，这些地方往往是性能提升的关键。
平衡客观与主观指标：结合代码实现的可量化指标和基于LLM的主观评估，全面衡量系统性能。
迭代优化评估体系：随着系统发展，不断调整和优化评估指标，确保它们能准确反映系统表现。
数据驱动改进：基于评估结果，有针对性地收集更多数据来增强系统薄弱环节。
评估与改进的良性循环
建立评估体系后，你就有了衡量系统性能的基准，这为尝试不同的代理修改提供了基础，因为现在可以测量哪些改变真正有效。下一步是进行错误分析，确定将开发精力集中在哪些改变上。这种"评估-分析-改进"的循环是AI代理系统持续优化的关键。
结语
在AI代理系统开发中，评估和错误分析不是可有可无的步骤，而是加速系统改进的关键工具。通过系统化地识别问题根源，开发者可以避免盲目追求最新技术，而是专注于真正能提升系统性能的关键领域。这种方法虽然需要投入额外的时间和精力，但长期来看，它将带来更显著的进步和更可靠的系统。
随着AI技术的不断发展，评估和错误分析的方法也将持续演进。但无论技术如何变化，这种以数据为基础、以问题为导向的优化思路，都将是构建高效AI代理系统的核心原则。
