在AI智能体系统偏离预期轨道时，许多开发者倾向于跳过评估和错误分析，直接寻找快速解决方案。然而，这种看似高效的方法往往会导致问题反复出现，阻碍系统的长期发展。事实上，系统性的评估和错误分析能够带来更快、更持久的进步。本文将深入探讨如何通过严谨的评估流程和错误分析来显著提升AI智能体的性能。
为什么评估和错误分析至关重要
上周，我发表观点指出，团队构建AI智能体进展速度的最大预测因素是他们推动评估(衡量系统性能)和错误分析(识别错误原因)的纪律性过程。这一观点引发了读者的惊讶和共鸣。
许多人倾向于跳过这些过程，快速尝试修复错误，而不是花时间识别根本原因。然而，评估和错误分析实际上能够带来更快、更持久的进步。在本文中，我将分享一些在智能体系统中发现和解决问题的最佳实践。
评估与错误分析的价值
尽管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，但与使用最新、最热门的工具相比，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"，但它确实能带来丰厚回报！
以下是几个生动的比喻：
音乐学习：要掌握乐器上的演奏技巧，你不会一遍又一遍地从头到尾演奏同一首曲子。相反，你会识别出卡顿的部分，并针对性地练习这些部分。
健康管理：要保持健康，你的饮食不应仅仅围绕最新的营养潮流。你还应咨询医生关于你的血液检查结果，看看是否有异常。我上个月就这么做了，很高兴报告我的健康状况良好！😃
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，你会观看比赛录像，找出漏洞，然后针对性地解决。
同样，要改进你的AI智能体系统，不要仅仅堆砌最近在社交媒体上流行的热门技术(尽管我发现实验这些热门AI技术很有趣！)。相反，使用错误分析来确定系统的不足之处，并专注于解决这些问题。
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。
监督学习中的评估
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能出错的方式是有限的。它可以输出0而不是1，反之亦然。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，评估就相对简单，错误分析的大部分工作在于识别算法失败在哪些类型的输入上，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的薄弱环节。
生成式AI中的评估挑战
对于生成式AI，许多监督学习评估和错误分析的直觉仍然适用——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。但一个新的挑战是输出空间要丰富得多，因此算法输出可能有更多错误方式。
以自动处理金融发票为例，我们使用智能体工作流将接收到的发票信息填充到财务数据库中。算法可能会错误提取发票到期日？或最终金额？或将付款人地址误认为开票人地址？或弄错金融货币？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。
智能体工作流的评估策略
与预先定义错误指标相比，更有效的方法通常是先快速构建原型，然后手动检查一些智能体输出，看看它在哪些方面表现良好，在哪些方面卡壳。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作为裁判的主观指标——来检查系统在你最关心的维度上的性能。
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。对于智能体工作流，我发现评估的迭代性更强，需要更频繁地调整评估以捕捉更广泛的可能出错情况。
实施评估的最佳实践
快速原型与手动检查：先构建一个基本原型，手动检查输出，识别优势和劣势。
针对性数据收集：基于发现的问题，收集更多相关数据来增强系统在薄弱环节的表现。
混合评估指标：结合客观指标(代码实现)和主观指标(LLM作为裁判)来全面评估性能。
迭代调整：持续调整评估方法，以捕捉更广泛的错误模式。
关注用户需求：确保评估指标反映用户真正关心的方面，而不仅仅是技术指标。
评估之后的行动
建立评估后，你现在有了系统性能的度量标准，这为尝试对智能体进行不同修改提供了基础，因为现在可以衡量哪些改变产生了效果。下一步是执行错误分析，以确定应专注于哪些更改来推动开发工作。
结论
评估和错误分析是构建高性能AI智能体的关键步骤。通过系统性地识别问题、分析根本原因并针对性地改进，团队可以显著提高系统的可靠性和效率。虽然这一过程可能需要额外的投入，但它带来的长期回报远超过短期内的"快速修复"。
在下一篇文章中，我们将深入探讨错误分析的具体方法和最佳实践，帮助开发者更精准地识别和解决智能体系统中的问题。
图：AI智能体评估与错误分析流程示意图，展示从问题识别到解决方案的完整过程
