在AI代理系统开发过程中，评估和错误分析往往被忽视，但这些过程实际上是决定团队能否快速进步的关键因素。正如Andrew Ng在《The Batch》中所强调的，"团队构建AI代理时进步速度的最大预测因素在于他们能否推动评估（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）的纪律性过程"。
为什么评估和错误分析如此重要
即使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，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起来"很无聊"，但它确实能带来回报！如果你尚未确信错误分析的重要性，请允许我指出几个类比：
- 要掌握乐器上的演奏，你不仅从头到尾演奏同一首曲子。相反，你要找出哪里卡顿，然后更多地练习这些部分。
- 要保持健康，你不仅围绕最新的营养潮流建立饮食。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，很高兴地报告我健康状况良好！😃）
- 要提高你体育团队的性能，你不仅练习花式投篮。相反，你会回顾比赛录像，找出差距，然后解决它们。
同样，要改进你的AI代理系统，不要仅仅堆砌在社交媒体上刚刚流行的热门技术（尽管我发现实验热门AI技术和下一个人一样有趣！）。相反，使用错误分析来找出它的不足之处，并专注于解决这些问题。
从定义错误开始
在分析错误之前，我们首先必须确定什么是错误。因此，第一步是进行评估。在监督学习中，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而不是1，或者反之亦然。还有一些适用于许多问题的标准指标，如准确度、精确度、召回率、F1、ROC等。因此，只要你了解测试分布，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，这也导致了数据中心AI技术，用于获取更多数据来增强算法在薄弱领域的性能。
生成式AI的评估挑战
与监督学习相比，生成式AI的许多评估和错误分析的直觉是相通的——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。但一个新的挑战是输出的空间要丰富得多，因此算法输出可能有更多错误的方式。
以财务发票的自动化处理为例，我们使用代理工作流程来将从接收到的发票中提取的信息填充到财务数据库中。算法是否会错误提取发票到期日？或者最终金额？或者将付款人地址误认为是开票人地址？或者弄错财务货币？或者进行错误的API调用导致验证过程失败？由于输出空间更大，失败模式的数量也更大。
构建有效的评估框架
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，然后手动检查一些代理输出，看看它在哪些方面表现良好，在哪些方面遇到困难。这使你可以专注于构建数据集和错误指标——有时是用代码实现的目标指标，有时是使用LLM作为判断的主观指标——来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。对于代理工作流程，我发现调整评估更加迭代，需要更频繁地调整评估以捕捉可能出错的更广泛范围的问题。
评估与迭代优化
在监督学习中，评估指标通常相对固定。然而，对于AI代理系统，评估往往需要更频繁的调整。这是因为代理系统可能面临更复杂的场景和更多样化的输出要求。
例如，在客户服务代理中，你可能需要同时考虑响应准确性、相关性、安全性、合规性和用户体验等多个维度。这些维度的重要性可能因应用场景而异，因此评估框架需要能够灵活调整权重和标准。
数据中心AI与评估
评估结果常常揭示系统在某些特定类型的数据上表现不佳。这时，数据中心AI技术就变得尤为重要。通过识别系统薄弱环节，可以有针对性地收集更多相关数据，增强模型在这些领域的性能。
这种数据驱动的优化方法比盲目尝试新算法或增加模型复杂度更为有效。正如Andrew Ng所强调的，"在监督学习中，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，这也导致了数据中心AI技术，用于获取更多数据来增强算法在薄弱领域的性能。"
从评估到错误分析
一旦建立了评估系统，你就有了系统性能的衡量标准，这为尝试对代理进行不同的修改提供了基础，因为现在你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变化上。
错误分析不仅仅是识别错误，更是理解错误背后的原因。例如，如果AI代理在处理包含特定术语的查询时表现不佳，错误分析可能揭示这些术语在训练数据中代表性不足，或者模型对这些术语的理解存在偏差。
实践中的评估策略
在实际应用中，评估策略需要根据具体任务进行调整。以下是一些实用的评估方法：
- 黄金标准测试：使用已知正确答案的数据集测试系统性能。
- 人工评估：由人类专家评估系统输出，特别是在质量难以量化的领域。
- A/B测试：比较不同系统版本的性能差异。
- 用户反馈循环：收集真实用户的反馈，持续改进系统。
评估指标的选择
选择合适的评估指标对于准确衡量系统性能至关重要。不同类型的任务可能需要不同的指标组合：
- 分类任务：准确度、精确度、召回率、F1分数、ROC曲线等。
- 生成任务：BLEU、ROUGE、METEOR等自动评估指标，以及基于LLM的主观评估。
- 对话系统：连贯性、相关性、信息量、安全性等。
错误分析的方法论
错误分析是一个系统性的过程，通常包括以下步骤：
- 错误分类：将错误类型分组，如事实错误、逻辑错误、格式错误等。
- 错误频率分析：确定哪些错误类型最常见。
- 错误模式识别：找出特定输入条件下的错误模式。
- 根本原因分析：深入探究错误的根本原因，而非仅关注表面现象。
评估工具与框架
现代AI开发提供了多种评估工具和框架，帮助开发者更有效地进行评估和错误分析：
- LangChain：提供评估代理性能的工具和框架。
- RAGAs：专门用于评估检索增强生成系统的性能。
- DeepEval：提供全面的评估指标和工具。
- 自定义评估脚本：根据特定需求编写的评估代码。
评估与迭代
评估不应是一次性活动，而应是一个持续的过程。每次系统迭代后都应重新评估，以确认改进是否有效，以及是否引入了新的问题。
这种迭代式开发方法与敏捷开发理念相符，强调小步快跑、持续反馈和快速调整。通过频繁的评估和错误分析，开发团队可以更快地识别和解决问题，加速系统优化过程。
案例研究：财务发票处理系统
让我们回到财务发票处理的例子。假设一个AI代理系统在处理发票时表现不佳，通过系统评估发现系统在以下方面存在问题：
- 日期格式识别错误率高达30%
- 金额提取的准确率仅为65%
- 地址识别混淆率约为20%
通过错误分析，团队发现以下问题：
- 系统对非标准日期格式敏感
- 发票中的金额常包含特殊符号或格式
- 地址字段缺乏标准化结构
基于这些发现，团队采取了以下措施：
- 增加了日期格式的训练数据
- 开发了更强大的金额提取算法
- 引入地址验证API
经过这些改进，系统的整体性能提升了40%，显著减少了人工干预的需求。
评估的挑战与解决方案
尽管评估和错误分析至关重要，但在实践中仍面临诸多挑战：
挑战1：评估指标的选择困难
解决方案：采用多维度评估体系，结合客观指标和主观评估。对于难以量化的方面，可以使用基于LLM的评估方法。
挑战2：评估数据代表性不足
解决方案：确保评估数据覆盖各种边缘情况和异常输入。通过主动学习技术，识别系统薄弱环节并收集相关数据。
挑战3：评估成本高昂
解决方案：采用分层评估策略，对关键指标进行全面评估，对次要指标进行抽样评估。自动化评估流程，减少人工参与。
挑战4：错误分析耗时
解决方案：开发自动化错误分类工具，利用聚类算法识别常见错误模式。建立错误知识库，加速问题定位和解决。
未来趋势：AI评估的自动化
随着AI技术的发展，评估和错误分析也在不断演进。以下是一些值得关注的趋势：
- 自动化评估框架：能够自动生成测试用例和评估指标的系统。
- 持续评估：集成到开发流程中的实时评估机制。
- 可解释AI：提供更透明的系统行为解释，帮助理解错误原因。
- 自适应评估：根据系统性能自动调整评估标准和权重。
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，而是决定项目成败的关键因素。通过系统化的评估方法，开发团队可以准确识别系统性能瓶颈；通过深入的错误分析，可以找出问题的根本原因，从而制定有效的改进策略。
与传统的监督学习相比，AI代理系统的评估面临更多挑战，但也提供了更多优化机会。采用迭代式评估方法，结合多种评估工具和技术，可以显著提升开发效率，加速系统优化进程。
正如Andrew Ng所强调的，"不要仅仅堆砌在社交媒体上刚刚流行的热门技术。相反，使用错误分析来找出系统的不足之处，并专注于解决这些问题。" 这种以数据驱动、问题导向的开发方法，将是未来AI系统成功的关键。
通过遵循这些最佳实践，开发团队可以构建更强大、更可靠的AI代理系统，真正实现AI技术的价值。
