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的系统性流程，直接尝试快速修复错误。然而，这种看似高效的捷径往往会导致开发效率低下，系统问题反复出现。实际上， disciplined的评估和错误分析过程能够带来更快、更可持续的进步。
为什么评估与错误分析如此重要
读者在上周的反馈中表现出惊讶与认同，他们意识到团队在构建AI代理方面取得进展的最大预测因素，在于他们能否推动一套纪律严明的评估（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）流程。虽然这些过程可能看起来繁琐，但它们的价值不容忽视。
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
