在AI代理系统出现偏差时，许多开发者倾向于跳过评估和错误分析的步骤，直接修复错误。然而，这种看似高效的捷径往往会适得其反。本文将探讨如何通过系统性的评估和错误分析，显著提升AI代理系统的性能和开发效率。
为什么评估和错误分析如此重要？
上周，我分享了关于AI代理开发团队进步速度的最重要预测因素的研究结果：团队是否能够推动评估(测量系统性能)和错误分析(识别错误原因)的规范流程。许多团队倾向于跳过这些步骤，快速尝试修复错误，而不是花时间识别根本原因。然而，评估和错误分析实际上能带来更快、更可持续的进步。
错误分析被低估的价值
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，但它仍然不如使用最新、最热门的工具受到重视。识别特定类型错误的根本原因可能看起来"枯燥"，但这是值得的！如果你尚未被说服错误分析的重要性，请允许我指出几个简单的类比：
- 音乐学习：要掌握乐器上的乐曲，你不仅从头到尾演奏同一首曲子，而是识别自己卡住的部分，并加强练习。
- 健康管理：要保持健康，你不仅围绕最新的营养时尚构建饮食，还会咨询医生关于你的血液检查结果，看看是否有异常。
- 体育训练：要提高运动队的成绩，你不仅练习花哨的投篮技巧，还会回顾比赛录像，发现漏洞并加以解决。
同样，要提高AI代理系统的性能，不应仅仅堆砌最近在社交媒体上流行的热门技术(尽管我发现实验这些热门AI技术很有趣！)，而应使用错误分析来找出系统不足之处，并集中精力改进这些方面。
从评估开始：定义什么是错误
在分析错误之前，我们首先需要确定什么是错误。因此，第一步是建立评估体系。本文将重点讨论这一点，错误分析将在下一篇文章中详细探讨。
监督学习中的评估与错误分析
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错误的方式是有限的。它可能输出0而不是1，反之亦然。此外，还有少量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，这也导致了数据驱动AI技术的出现，通过获取更多数据来增强算法的薄弱环节。
生成式AI的新挑战
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能更快地适应生成式AI。但一个新挑战是输出空间丰富得多，因此算法输出可能出错的方式也多得多。
以自动处理财务发票的例子为例，我们使用代理工作流程从收到的发票中提取信息并填充到财务数据库中。算法是否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。
设计有效的评估策略
与其预先定义错误指标，通常更有效的方法是首先快速构建原型，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作为评估者的主观指标——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。
实施评估后的下一步
建立评估后，你现在有了系统性能的测量标准，这为尝试对代理进行不同修改提供了基础，因为现在你可以测量什么产生了影响。下一步是执行错误分析，以确定应将开发精力集中在哪些更改上。
实际应用案例
让我们考虑一个更具体的例子：客户服务AI代理。这个代理被设计用来回答客户查询，处理退货请求，并提供产品建议。
第一步：建立评估框架
在开始之前，团队需要明确定义什么是"成功"和"失败"的交互。这可能包括：
- 准确性：代理提供的信息是否准确？
- 相关性：回答是否与客户查询相关？
- 完整性：是否回答了问题的所有方面？
- 礼貌性：沟通是否专业且礼貌？
- 解决率：问题是否在一次交互中得到解决？
第二步：收集样本并进行分析
团队收集了100次客户互动的样本，发现以下问题：
- 30%的情况下，代理无法理解客户的模糊查询
- 25%的情况下，代理提供了过时的产品信息
- 20%的情况下，代理在处理多步骤退货流程时失败
- 15%的情况下，沟通过于技术化，客户难以理解
- 10%的情况下，代理未能识别客户的沮丧情绪并转接人工
第三步：针对性改进
基于这些发现，团队采取了以下行动：
- 改进意图识别：增加了更多训练数据来处理模糊查询，特别是针对常见但表述不清的客户问题。
- 更新产品数据库：实施自动化的产品信息更新流程，确保代理始终提供最新的产品规格和可用性。
- 简化流程：重新设计了退货流程的代理逻辑，使其能够更清晰地指导客户完成多步骤过程。
- 调整语言风格：训练代理使用更平易近人的语言，避免行业术语，除非客户明确使用这些术语。
- 情绪识别：集成情绪分析功能，当检测到客户沮丧时，主动提供转接人工的选项。
第四步：重新评估和迭代
实施这些改进后，团队重新评估了系统性能，发现：
- 意图识别准确率提高了40%
- 产品信息过时率降低了80%
- 退货流程成功率提高了65%
- 客户满意度调查中，沟通清晰度评分提高了35%
- 人工转接率降低了50%，同时客户满意度保持不变
评估和错误分析的常见误区
在实施评估和错误分析流程时，团队常常陷入以下误区：
1. 过度依赖单一指标
许多团队只关注一个主要指标，如准确率或客户满意度评分，而忽略了其他重要维度。这可能导致系统在优化一个指标的同时，在其他方面表现恶化。
解决方案：建立多维度的评估框架，确保系统在多个关键维度上都能保持良好表现。
2. 忽视长尾案例
团队往往专注于常见的、频繁出现的情况，而忽视罕见但重要的边缘案例。这些边缘案例虽然发生频率低，但可能造成严重后果。
解决方案：有意识地收集和分析边缘案例，确保系统能够处理各种意外情况。
3. 评估与实际使用场景脱节
有时，评估环境与实际使用环境存在显著差异，导致评估结果无法准确反映系统在实际场景中的表现。
解决方案：尽可能在接近实际使用条件的环境中评估系统，或明确评估环境的局限性。
4. 缺乏持续评估机制
许多团队只在系统开发初期进行评估，一旦系统上线就停止评估。然而，随着用户行为和环境的变化，系统性能可能会逐渐下降。
解决方案：建立持续评估机制，定期监控系统性能，及时发现并解决问题。
评估工具和方法
有效的评估需要适当的工具和方法支持。以下是一些常用的评估工具和方法：
自动化评估工具
- 单元测试框架：用于测试代理的各个组件是否按预期工作。
- 集成测试套件：测试组件之间的交互是否正确。
- 模拟环境：创建逼真的测试环境，评估代理在各种场景下的表现。
人工评估方法
- 专家评审：领域专家评估代理输出的质量和准确性。
- A/B测试：比较不同版本代理的性能差异。
- 用户反馈分析：收集并分析真实用户的反馈和评价。
混合评估方法
- LLM作为评估者：使用大型语言模型作为评估工具，对代理输出进行评分和反馈。
- 众包评估：通过众包平台收集大量评估者的意见和评分。
- 红队测试：专门团队尝试通过各种方式使代理失败，以发现潜在弱点。
建立评估和错误分析的文化
除了工具和方法外，建立一种重视评估和错误分析的文化同样重要。以下是一些建议：
1. 将评估纳入开发流程
将评估和错误分析作为开发流程的标准部分，而不是事后补充。确保团队成员理解评估的重要性，并将其视为日常工作的一部分。
2. 鼓励开放和诚实的反馈
创建一个安全的环境，让团队成员可以诚实地报告问题和失败，而不担心受到指责。鼓励建设性的批评和反馈。
3. 分享评估结果和经验教训
定期分享评估结果和从错误中吸取的经验教训。这有助于团队整体学习，避免重复同样的错误。
4. 持续学习和改进
评估和错误分析是一个持续的过程，而不是一次性活动。鼓励团队不断学习和改进评估方法，适应新的挑战和需求。
结论
评估和错误分析是提升AI代理系统性能的关键步骤。通过系统性地定义错误、设计有效的评估指标、分析错误模式并采取针对性改进，团队可以显著提高系统的性能和可靠性。虽然这需要额外的投入，但长远来看，这种方法能够带来更快、更可持续的进步，帮助团队构建更强大、更可靠的AI代理系统。
在下一篇文章中，我们将更深入地探讨错误分析的具体方法和最佳实践，以及如何将分析结果转化为实际的系统改进。无论你是AI代理开发的新手还是经验丰富的专业人士，掌握这些技能都将帮助你构建更出色的AI系统。
