在AI智能体系统开发过程中，当系统表现不如预期时，开发者往往会倾向于跳过评估和错误分析的环节，直接尝试快速修复错误。然而，这种看似高效的做法实际上可能会延长开发周期。本文将探讨为什么系统化的评估和错误分析能够带来更快的进步，并分享一些实用的最佳实践。
为什么评估与错误分析如此重要
上周，我发表了一篇文章，指出团队构建AI智能体时进步速度的最大预测因素是他们能否推动一套严格的评估流程（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）。这一观点引起了读者的广泛关注，既有惊讶也有认同。
许多团队面临的共同诱惑是：跳过这些流程，快速尝试修复错误，而不是放慢脚步识别根本原因。然而，科学的评估和错误分析实际上能够带来更快的进步。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。
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，它仍然被低估了。识别特定类型错误的根本原因可能看似"枯燥"，但它确实能带来回报！
以下是几个生活中的例子，可以帮助我们理解错误分析的重要性：
- 音乐学习：要掌握一种乐器上的乐曲，你不会从头到尾反复演奏同一首曲子。相反，你会找出卡壳的地方，并加强这些部分的练习。
- 健康管理：要保持健康，你的饮食不仅仅围绕最新的营养潮流。你还会咨询医生关于你的血液检查结果，看看是否有异常。（我上个月就做了这件事，很高兴报告我健康状况良好！）
- 体育训练：要提高运动队的表现，你不会只练习花哨的投篮。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智能体系统，不要仅仅堆砌最新流行的技术（尽管我像其他人一样喜欢尝试热门的AI技术！）。相反，使用错误分析来找出它的不足之处，并专注于改进这些方面。
评估流程：定义什么是错误
在分析错误之前，我们首先要决定什么是错误。因此，第一步是建立评估体系。本文将重点讨论这一点，错误分析将在下周详细讨论。
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，还有少数几个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在哪些类型的输入上失败，这也导致了数据为中心的AI技术，用于获取更多数据来增强算法的薄弱环节。
生成式AI中的新挑战
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更加丰富，因此算法出错的方式也更多。
以自动处理金融发票为例，我们使用智能体工作流程将从收到的发票中提取信息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开票人地址？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，失败模式也更多。
生成式AI的评估策略
与其预先定义错误指标，通常更有效的方法是先快速构建一个原型，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——有时是在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，以更好地反映人类的关注点。对于智能体工作流程，我发现调整评估更加迭代，需要更频繁地调整评估指标，以捕捉可能出错的更广泛范围的问题。
实施评估的实用步骤
快速原型开发：不要一开始就追求完美，先构建一个基本可用的原型，这有助于快速验证核心功能。
手动检查输出：通过人工检查智能体的输出样本，识别常见的错误模式和问题领域。
针对性数据集构建：基于错误分析结果，构建针对性的测试数据集，覆盖系统可能遇到的各种场景。
多维度指标设计：设计能够全面评估系统性能的指标，包括客观指标和基于LLM的主观评估。
迭代优化：随着系统改进，持续调整和优化评估指标，确保它们能够准确反映系统性能的变化。
评估后的行动
建立评估体系后，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，因为你现在可以测量什么产生了差异。下一步是执行错误分析，以确定将开发工作集中在哪些更改上。我将在下周进一步讨论这一点。
结论
在AI智能体开发中，评估和错误分析不是可有可无的步骤，而是确保系统高效改进的关键环节。通过系统化的评估流程和深入的错误分析，开发团队可以更精准地定位问题，避免盲目尝试各种技术，从而实现更快的进步。
无论你是刚开始构建AI智能体，还是已经在优化现有系统，记住：科学的评估和错误分析将是你最强大的工具之一。它们可能看起来不如最新的AI技术那么引人注目，但它们带来的实际效果却是最为显著的。
