在AI代理系统开发过程中，评估与错误分析往往被忽视，但这些过程实际上能带来更快的系统进步。当AI代理系统出现问题时，开发者很容易跳过系统性的评估和错误分析，直接尝试快速修复错误。然而，这种看似高效的方法往往治标不治本，而系统化的评估和错误分析则能帮助团队更准确地识别问题根源，从而实现更有效的系统优化。
评估与错误分析的重要性
在上一期的讨论中，我提出了一个观点：团队在构建AI代理系统时取得进展速度的最大预测因素，在于他们能否推动一套规范的评估（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）流程。这一观点得到了读者的广泛认同，同时也引发了一些思考。
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。识别特定类型错误的根本原因可能看似"枯燥"，但其回报是巨大的。如果你尚未被说服错误分析的重要性，不妨思考以下几点：
- 要掌握一种乐器的演奏技巧，你不会从头到尾反复演奏同一首曲子。相反，你会找出自己卡顿的部分，并加强这些部分的练习。
- 要保持健康，你的饮食不应仅仅围绕最新的营养潮流。你还需要咨询医生，查看血液检查结果，看看是否有异常。我上个月做了这项检查，很高兴报告我健康状况良好！
- 要提高体育团队的表现，你不会只练习花哨的投篮技巧。相反，你会观看比赛录像，发现弱点，然后针对性地解决。
同样，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炫酷技术（尽管我像其他人一样喜欢尝试这些热门AI技术！）。相反，使用错误分析来找出系统的不足之处，并集中精力解决这些问题。
评估：定义错误的第一步
在分析错误之前，我们首先要确定什么是错误。因此，第一步是建立评估机制。在本文中，我将重点讨论这一点，错误分析将在下一期详细探讨。
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错误的种类是有限的。它可能输出0而不是1，或者相反。此外，还有一些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，评估相对简单，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，这也导致了数据中心AI技术的出现，通过获取更多数据来增强算法的薄弱环节。
对于生成式AI，监督学习和深度学习中关于评估和错误分析的许多直觉仍然适用——历史不会重演，但会惊人地相似——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适应生成式AI。但一个新挑战是输出空间丰富得多，因此算法输出错误的方式也更多。
以财务发票自动处理为例，我们使用代理工作流程将接收到的发票信息填充到财务数据库中。算法是否会错误提取发票到期日？或者最终金额？或者将付款人地址误认为是开票人地址？或者弄错货币？或者进行错误的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。
建立有效的评估框架
与其预先定义错误指标，通常更有效的方法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，在哪些方面出现问题。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作为评估者的主观指标——以检查你最关心的系统性能维度。
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，我发现评估的调整更加迭代，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。
从评估到系统优化
建立评估后，你现在有了系统性能的衡量标准，这为尝试对代理进行不同修改提供了基础，因为现在你可以测量哪些变化产生了影响。下一步是执行错误分析，以确定将开发精力集中在哪些变化上。
在《代理AI》课程的第4模块中，我详细讨论了这一点和其他最佳实践。该课程是我们上周宣布的，旨在帮助开发者掌握构建高质量AI代理系统的关键技能。
实践建议
基于以上讨论，以下是几个实践建议，可以帮助你的团队更有效地进行AI代理系统的评估和错误分析：
建立评估流程文档：将评估流程标准化，确保团队成员都遵循相同的评估标准和步骤。
定期进行错误分析会议：每周或每两周安排一次团队会议，专门讨论最近的错误模式，并确定优先解决的问题。
构建错误分类系统：根据错误类型、严重程度和影响范围对错误进行分类，帮助团队更好地理解问题的本质。
使用可视化工具：利用可视化工具展示错误模式，帮助团队成员直观地理解系统的问题所在。
实施迭代改进：基于评估结果和错误分析，制定明确的改进计划，并在每次迭代后重新评估系统性能。
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，而是实现系统性能持续提升的关键。通过系统化的评估方法，我们可以准确衡量系统性能；通过深入的错误分析，我们可以识别问题的根本原因。这两者结合，能够帮助开发团队更有效地优化AI代理系统，实现更快的进步。
在下一篇文章中，我将进一步探讨错误分析的具体方法和技巧，以及如何将这些方法应用于实际的AI代理系统开发中。敬请期待！
