在AI智能体系统偏离预期轨道时，开发者往往倾向于跳过评估和错误分析的步骤，直接尝试快速修复错误。然而，这些看似繁琐的过程实际上能够带来更快的进步。本文将深入探讨如何通过系统化的评估和错误分析来提升AI智能体的性能，帮助开发团队建立更有效的开发流程。
为什么错误分析至关重要
在上周的文章中，我提到团队构建AI智能体时取得进展的最大预测因素，在于他们能否推动一个严格的评估和错误分析流程。许多开发者可能会觉得这些过程枯燥且耗时，但它们实际上至关重要。
错误分析长期以来一直是构建监督学习系统的重要部分，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"无聊"，但这是值得的！如果你尚未被说服错误分析的重要性，请允许我指出几个类比：
- 要掌握乐器上的作曲技巧，你不仅仅从头到尾弹奏同一首曲子。相反，你会识别出自己在哪些地方卡住，并更多地练习这些部分。
- 要保持健康，你不仅仅围绕最新的营养潮流构建饮食。你还会询问医生关于你的血液检查结果，看看是否有异常。（我上个月做了这个检查，很高兴地报告我健康状况良好！😃）
- 要提高你运动队的表现，你不仅仅练习花哨的投篮技巧。相反，你会回顾比赛录像，发现漏洞，然后解决它们。
同样地，要改进你的AI智能体系统，不要仅仅堆砌在社交媒体上刚刚流行的热门技术（尽管我发现尝试这些热门AI技术和其他人一样有趣！）。相反，使用错误分析来确定它的不足之处，并专注于改进这些方面。
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构成错误。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探讨。
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错的种类是有限的。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在哪些类型的输入上失败，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。
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——已经熟悉机器学习和深度学习的开发者通常比从头开始的人更快适应生成式AI。但一个新挑战是输出空间更加丰富，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，我们使用智能体工作流程来填充财务数据库，其中包含从收到的发票中获取的信息。算法会错误提取发票到期日吗？还是最终金额？或将付款人地址误认为是开票人地址？或弄错财务货币？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。
因此，预先定义错误指标通常不如先快速构建原型，然后手动检查一些智能体输出以确定其表现良好和不足之处有效。这使你可以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作为判断的主观指标——以检查你在最关心的维度上的系统性能。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。对于智能体工作流程，我发现调整评估更加迭代，需要更频繁地调整评估以捕捉更广泛的可能出错的事情。
构建有效的评估体系
构建有效的评估体系是提升AI智能体性能的关键步骤。以下是一些最佳实践：
1. 从原型开始
不要一开始就试图构建完美的评估体系。相反，先快速构建一个原型，然后手动检查一些输出以了解系统在哪里表现良好，在哪里遇到困难。这种方法可以帮助你确定最需要关注的领域。
2. 选择适当的评估指标
根据任务类型选择合适的评估指标。对于某些任务，可能需要客观的、代码实现的指标；而对于其他任务，可能需要使用LLM作为判断的主观指标。
3. 迭代优化评估
评估体系不是一次性构建的，而是需要不断迭代和优化的。随着对系统理解的深入，你可能需要调整评估指标以更好地捕捉系统的问题。
4. 关注关键维度
确定你最关心的性能维度，并确保评估体系能够有效衡量这些方面。不要试图衡量一切，而是专注于真正重要的指标。
实施评估的实用技巧
在实际操作中，实施评估体系需要考虑以下几个方面：
数据集构建
根据评估结果，构建针对性的数据集来增强算法在薄弱环节的表现。这可能包括收集更多样化的数据，或者创建更具挑战性的测试用例。
多维度评估
考虑从多个维度评估系统性能，而不仅仅依赖单一指标。这可以帮助你更全面地了解系统的优势和劣势。
自动化评估流程
尽可能自动化评估流程，以提高效率和一致性。这可以包括编写脚本自动运行测试，或者使用工具来监控和分析系统性能。
定期审查
定期审查评估结果，以识别模式和趋势。这可以帮助你发现潜在的问题，并在它们变得更严重之前采取行动。
评估与错误分析的关系
评估和错误分析是相辅相成的过程。评估提供了系统性能的量化测量，而错误分析则帮助理解这些测量背后的原因。通过结合使用这两种方法，你可以更有效地改进系统。
一旦建立了评估体系，你就有了系统性能的衡量标准，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，以确定应专注于哪些更改来指导开发工作。
结论
虽然跳过评估和错误分析的步骤可能看起来更快捷，但这种方法往往会导致表面上的修复，而不是根本性的改进。通过采用系统化的方法来评估AI智能体性能并进行错误分析，开发团队可以更快地识别和解决问题，从而实现更可持续的进步。
在下一部分中，我们将深入探讨错误分析的具体方法和最佳实践，帮助开发团队更有效地诊断和解决AI智能体中的问题。
