在AI代理系统开发过程中，当系统表现不如预期时，许多团队倾向于跳过评估和错误分析环节，直接尝试修复错误。然而，这种看似快捷的方式往往会适得其反。本文将深入探讨为什么系统性的评估和错误分析实际上能带来更快的进展，并提供实用的最佳实践，帮助开发团队优化AI代理系统性能。
为什么评估和错误分析至关重要
上周，我发表了一篇文章指出，团队在构建AI代理方面取得进展速度的最大预测因素，是他们能否推动一套严谨的评估（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）流程。这一观点引发了读者的惊讶和共鸣。
许多团队面临着巨大的压力，想要跳过这些看似繁琐的流程，快速修复错误。然而，经验表明，投入时间进行系统性的评估和错误分析，最终会带来更快的进展和更高质量的系统。
错误分析作为构建监督学习系统的重要组成部分，长期以来一直存在，但相比于使用最新、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"，但这是值得的！
错误分析的价值
让我们通过几个例子来说明错误分析的重要性：
- 音乐学习：要掌握乐器上的乐曲，你不会从头到尾反复弹奏同一首曲子。相反，你会找出自己卡住的地方，并更多地练习这些部分。
- 健康管理：要保持健康，你不会仅仅围绕最新的营养潮流构建饮食。你还会咨询医生关于你的血液检查结果，看看是否有异常。
- 体育训练：要提高运动队的表现，你不会只练习花哨的投篮技巧。相反，你会回顾比赛录像，发现弱点，然后加以改进。
同样地，要改进你的AI代理系统，不要仅仅堆砌最新、在社交媒体上疯传的热门技术（尽管我发现尝试这些热门AI技术很有趣！）。相反，使用错误分析来找出系统的不足之处，并专注于改进这些方面。
从监督学习到生成式AI：评估方法的演进
监督学习中的评估
在使用监督学习训练二元分类器时，算法可能犯错误的数量是有限的。它可能输出0而不是1，或者相反。此外，还有少量适用于许多问题的标准指标，如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC等。因此，只要你知道测试分布，评估就相对直接，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失败，这也导致了数据驱动AI技术的出现，以获取更多数据来增强算法在薄弱领域的表现。
生成式AI的新挑战
在生成式AI中，监督学习评估和错误分析的许多直觉仍然适用——历史不会重演，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更快地适应生成式AI。但一个新的挑战是，输出空间要丰富得多，因此算法输出错误的方式也更多。
以自动处理金融发票为例，我们使用代理工作流程从收到的发票中提取信息并填充到财务数据库中。算法可能会错误地提取发票到期日？或者最终金额？或者将付款人地址误认为是账单人地址？或者弄错金融货币？或者做出错误的API调用导致验证过程失败？由于输出空间更大，失败模式的数量也更多。
评估流程的迭代性质
由于输出空间更加丰富，传统的预先定义错误指标的方法往往不够有效。更有效的方法通常是先快速构建一个原型，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。
这种方法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作为评估者的主观指标——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，以更好地反映人类的关注点。对于代理工作流程，我发现调整评估更加迭代，需要更频繁地修改评估指标，以捕捉更广泛的可能出错的问题。
实施评估的最佳实践
第一步：确定什么是错误
在分析错误之前，我们首先需要确定什么是错误。因此，第一步是建立评估机制。在接下来的内容中，我将重点讨论这一点，错误分析将在下周详细讨论。
构建有效的评估指标
对于AI代理系统，评估指标的构建需要考虑以下几个方面：
- 全面性：指标应覆盖系统可能失败的所有重要方面。
- 可测量性：指标应该是可量化的，以便能够客观地衡量系统性能。
- 相关性：指标应与业务目标和用户需求紧密相关。
- 可操作性：指标应提供明确的指导，帮助开发团队确定改进方向。
评估指标的类型
在AI代理系统中，评估指标可以分为以下几类：
- 客观指标：通过代码实现的量化指标，如准确率、召回率等。
- 主观指标：使用LLM作为评估者的指标，适用于难以量化的方面。
- 业务指标：与业务目标直接相关的指标，如转化率、用户满意度等。
- 技术指标：衡量系统技术性能的指标，如响应时间、资源利用率等。
案例分析：金融发票处理系统的评估
让我们以金融发票处理系统为例，详细说明评估流程的实施：
系统概述
该系统使用AI代理工作流程自动从收到的发票中提取信息，并将其填充到财务数据库中。系统需要准确提取多个字段，包括发票金额、到期日、付款人信息等。
评估指标设计
- 字段提取准确率：衡量系统正确提取每个字段的百分比。
- 完整率：衡量系统成功提取所有必要字段的百分比。
- 错误类型分布：分析系统在不同类型错误上的分布情况。
- 处理时间：衡量系统处理每张发票的平均时间。
评估实施过程
- 原型构建：首先快速构建一个基本原型，能够处理简单的发票格式。
- 样本测试：手动测试100张不同类型的发票，记录系统表现。
- 指标计算：基于测试结果计算各项评估指标。
- 问题识别：分析测试结果，识别系统表现不佳的领域。
- 指标调整：根据识别出的问题，调整评估指标，使其更准确地反映系统性能。
结果与改进
通过这一评估过程，团队发现系统在处理非标准格式发票时表现不佳，特别是在提取金额和日期字段时错误率较高。基于这一发现，团队决定：
- 增加更多样化的发票样本到训练数据中。
- 改进日期和金额识别算法。
- 增加一个验证步骤，用于检测和纠正常见错误。
评估与错误分析的关系
评估和错误分析是相辅相成的过程。评估提供了系统性能的量化测量，而错误分析则帮助理解这些性能数据背后的原因。
评估为错误分析提供基础
一旦建立了评估机制，你就有了系统性能的测量标准，这为尝试对代理进行不同的修改提供了基础，因为现在你可以衡量哪些变化产生了影响。
错误分析指导改进方向
错误分析帮助确定应将开发精力集中在哪些方面的更改上。通过深入分析错误模式，团队可以识别出系统中的根本问题，并针对性地进行改进。
评估流程的迭代优化
AI代理系统的评估不是一次性活动，而是一个持续迭代的过程。随着系统的演进和业务需求的变化，评估指标和方法也需要相应调整。
迭代评估的步骤
- 初始评估：建立基准评估指标和方法。
- 系统改进：基于评估结果对系统进行改进。
- 重新评估：使用相同的评估方法测量改进效果。
- 指标调整：根据新的系统特性和业务需求调整评估指标。
- 重复：持续进行评估、改进和调整的循环。
迭代评估的好处
- 持续改进：通过持续的评估和改进，系统性能可以不断提升。
- 资源优化：集中资源解决最关键的问题，提高开发效率。
- 适应性：系统能够适应不断变化的需求和环境。
实施评估的挑战与解决方案
常见挑战
- 定义明确的评估标准：特别是对于主观任务，定义明确的评估标准可能很困难。
- 获取代表性数据：确保评估数据能够代表系统实际运行环境中的各种情况。
- 评估的自动化：某些类型的评估可能难以自动化，需要大量人工参与。
- 评估结果的一致性：确保不同评估者对同一系统的评估结果一致。
解决方案
- 分层评估：将复杂任务分解为多个子任务，分别评估。
- 数据增强：使用数据增强技术创建更多样化的评估样本。
- 半自动评估：结合自动化工具和人工评估，提高效率。
- 评估者培训：对评估者进行培训，确保评估标准的一致性。
未来趋势：AI代理评估的发展方向
随着AI技术的不断发展，AI代理系统的评估方法也在不断演进。以下是几个值得关注的趋势：
自适应评估
未来的评估系统将能够根据代理的表现自动调整评估重点和方法，更加智能地识别系统中的问题。
多维度评估
随着AI代理应用场景的多样化，评估将从单一的技术指标扩展到涵盖用户体验、业务价值等多个维度的综合评估体系。
实时评估
实时评估将成为可能，使开发团队能够即时监控系统性能，并在问题出现时迅速响应。
自动化评估工具
专门的自动化评估工具将变得更加普及，帮助开发团队更高效地进行评估和错误分析。
结论
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，而是确保系统性能持续提升的关键环节。通过系统性的评估，开发团队可以准确了解系统表现，识别问题所在，并针对性地进行改进。
特别是在生成式AI时代，由于输出空间的丰富性和复杂性，评估和错误分析变得更加重要。通过采用迭代、灵活的评估方法，开发团队可以更好地应对这一挑战，构建出更加强大和可靠的AI代理系统。
记住，评估和错误分析不是阻碍进展的障碍，而是加速进展的催化剂。通过投入时间进行系统性的评估和错误分析，你的团队将能够更快地构建出高质量的AI代理系统，为用户创造更大的价值。
