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系统化的评估和错误分析，直接尝试快速修复问题。然而，这种看似高效的捷径往往会适得其反。事实上，严格的评估流程和深入的错误分析能够显著加速系统改进进程，是提升AI代理性能的关键所在。
为什么评估与错误分析如此重要
许多开发团队在面对AI代理系统的问题时，往往急于寻找解决方案，而忽略了系统化分析的重要性。正如作者在文章中指出的，"评估和错误分析是团队在构建AI代理方面取得进展速度的最大预测因素"。
错误分析虽然在监督学习系统中早已是重要组成部分，但相较于使用最新、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。
生活中的类比
为了帮助理解错误分析的重要性，作者提供了几个生动的类比：
- 学习乐器：要掌握一首乐曲，你不会从头到尾反复演奏整首曲子。相反，你会找出自己卡壳的地方，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。你还需要咨询医生，查看血液检查结果，看看是否有异常。
- 体育训练：要提高运动队的成绩，你不会只练习花哨的投篮技巧。相反，你会观看比赛录像，找出薄弱环节，然后加以改进。
同样地，要改进AI代理系统，不应仅仅堆砌社交媒体上最新流行的技术（尽管实验这些新技术很有趣！），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，我们首先需要明确定义什么是错误。因此，第一步是建立评估机制。
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。它可以输出0而非1，反之亦然。此外，还有一系列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，只要你知道测试数据的分布，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技术的兴起，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——历史不会重演，但会押韵。然而，一个新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。
以财务发票自动处理为例，我们使用代理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、最终金额，或将付款人地址误认为是开票人地址，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。
实用评估策略
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，然后手动检查少量代理输出，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——以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，我发现调整评估指标更加迭代，需要更频繁地调整评估指标，以捕捉更广泛的可能出错的情况。
评估指标的迭代调整
与监督学习相比，代理工作流的评估指标调整更加动态和频繁。这是因为代理系统的输出空间更为复杂，可能出现的错误类型也更为多样。因此，评估指标需要能够捕捉这些多样性，并根据实际应用场景进行持续调整。
从评估到错误分析
建立评估机制后，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，因为你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，以确定应将开发精力集中在哪些更改上。
错误分析的过程包括：
- 收集系统在评估过程中的失败案例
- 对这些失败案例进行分类和标记
- 识别失败的共同模式和根本原因
- 根据分析结果制定改进计划
实施建议
对于希望实施这些策略的团队，以下是一些建议：
- 建立评估流程：不要等到项目后期才开始评估，而应将评估作为开发过程中的常规环节。
- 选择合适的评估指标：根据应用场景选择最能反映系统性能的指标，不要盲目追求流行指标。
- 定期进行错误分析：将错误分析视为持续改进的过程，而非一次性任务。
- 跨团队协作：让产品、开发和测试团队共同参与评估和错误分析，确保全面理解系统问题。
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，而是加速系统改进的关键。通过明确定义错误、建立有效的评估机制，并进行系统化的错误分析，开发团队可以更准确地识别问题所在，并集中资源解决最关键的问题。这种方法虽然需要投入额外的时间和精力，但从长远来看，它能够显著提高开发效率，加速系统性能的提升。
在下一部分中，我们将更深入地探讨错误分析的具体方法和最佳实践，帮助开发团队充分利用这一强大工具来优化他们的AI代理系统。
