在AI代理系统开发过程中，当系统出现问题时，许多团队往往会跳过系统性的评估和错误分析，直接尝试修复错误。然而，这种看似快捷的方式实际上往往会阻碍进展。本文将探讨为什么评估和错误分析对于提升AI代理系统性能至关重要，并分享一些最佳实践。
为什么评估和错误分析如此重要
上周，我发表了一篇文章指出，团队在构建AI代理方面取得进展速度的最大预测因素，是他们能否推动一个有纪律的评估和错误分析过程。这一观点引发了读者的惊讶和共鸣。
许多团队倾向于跳过这些看似繁琐的步骤，直接尝试修复错误，而不是花时间确定根本原因。然而，评估和错误分析实际上可以带来更快的进展。在这系列文章的第一部分中，我将分享一些在代理系统中发现和解决问题最佳实践。
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。确定特定类型错误的根本原因可能看起来很"枯燥"，但这是值得的！如果您仍然不相信错误分析的重要性，请允许我指出：
- 要掌握乐器上的乐曲，您不只是从头到尾演奏同一首曲子。相反，您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，您不只是围绕最新的营养时尚来构建饮食。您还会咨询医生关于您的血液检查结果，看看是否有任何异常。我上个月就这么做了，很高兴报告我身体健康！😃
- 要提高您运动队的表现，您不只是练习花哨的投篮。相反，您会回顾比赛录像，找出差距，然后解决它们。
同样，要改进您的AI代理系统，不要只是堆砌最新、在社交媒体上流行的热门技术（尽管我发现尝试热门AI技术很有趣！）。相反，使用错误分析来确定系统的不足之处，并专注于改进这些方面。
错误分析在AI开发中的应用
错误分析在AI开发中有着悠久的历史，但其重要性在生成式AI时代更加凸显。与监督学习相比，生成式AI的输出空间更加丰富，因此算法输出错误的方式也更多样化。
以金融发票自动处理为例，我们使用代理工作流程来填充来自接收发票的财务数据库。算法可能会错误提取发票到期日？或最终金额？或将付款人地址误认为是开票人地址？或弄错金融货币？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。
评估策略的演进
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，我发现调整评估指标更加迭代，需要更频繁地调整评估指标，以捕捉可能出现的更广泛的问题。
在传统的监督学习中，例如训练二元分类器，算法可能犯的错误方式是有限的。它可能输出0而不是1，反之亦然。也有一些标准指标如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC等适用于许多问题。因此，只要您知道测试分布，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，这也导致了数据中心AI技术的出现，用于获取更多数据来增强算法在薄弱领域的表现。
实施评估的最佳实践
在开始分析错误之前，我们首先需要确定什么是错误。因此，第一步是进行评估。本文将重点讨论这一点，错误分析将在下周讨论。
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零开始的人更快适应生成式AI。但新的挑战是输出空间要丰富得多，因此算法输出错误的方式也多得多。
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。这使您能够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作为评判者的主观指标——来检查系统在您最关心的维度上的表现。
从评估到系统优化
在构建评估之后，您现在有了系统性能的衡量标准，这为您尝试对代理进行不同修改提供了基础，因为您现在可以衡量哪些变化产生了影响。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。我将在下周进一步讨论这一点。
结语
评估和错误分析不是AI代理开发的阻碍，而是加速器。通过系统性地识别和解决问题，开发团队可以更有效地改进系统性能，避免在表面问题上浪费时间，而是专注于真正影响系统表现的核心因素。这种方法不仅适用于生成式AI，也适用于各种AI系统的开发过程。
在AI技术快速发展的今天，建立系统性的评估和错误分析流程，将成为团队保持竞争力的关键因素。正如学习任何技能一样，深入了解自己的不足，并有针对性地改进，才能取得真正的进步。
