在人工智能快速发展的今天，智能体(Agentic AI)系统已成为推动AI应用落地的关键力量。然而，构建高效、可靠的智能体系统并非易事，其中评估(Evals)与错误分析(Error Analysis)是确保系统性能的核心环节。本文将深入探讨错误分析的最佳实践，以及大语言模型如何简化这一过程，帮助开发者构建更强大的智能体系统。
错误分析的核心价值
错误分析在智能体AI开发中扮演着至关重要的角色。以构建一个基础的深度研究(Deep Research)智能体为例，该智能体通过网络搜索来撰写关于特定主题的详细报告，如"黑洞科学最新发展"。智能体可能采取一系列步骤来生成最终报告：
- 使用大语言模型生成与主题相关的少量网络搜索查询
- 调用网络搜索API获取结果列表
- 使用大语言模型识别最有价值的来源进行获取
- 要求大语言模型利用这些来源撰写报告
如果最终报告的表现不如遵循相同步骤的人类研究人员，这种性能差距可能来自任何一个步骤。基本的错误分析程序可能涉及收集输出质量不佳的主题样本集，并阅读工作流程中每个步骤的结果(称为轨迹)，以确定哪个步骤最频繁地产生了明显劣于人类水平的结果。
错误分析的常见误区
一个常见的误解是，错误分析需要大量工作才能开始。关键原则是观察工作流程的步骤，看看哪些步骤在给定输入上表现不佳，通常通过与人类水平性能(Human Level Performance, HLP)进行基准测试。假设我们正在自动化一个人类水平表现可取的任务，那么最重要的是系统性地检查轨迹，理解智能体何时未能达到人类水平。
正如我们可以通过使用快速而粗糙的初始方法(可能仅使用少量示例)开始评估，然后通过迭代改进，错误分析也是如此。具体而言，从非正式地阅读一个或少量轨迹以了解可能出现的问题开始是完全可以的。例如，如果您发现深度研究智能体中的网络搜索查询术语经常没有意义，这指明了您需要集中精力改进的初始领域。
从简单到复杂的错误分析方法
随着系统的成熟，您可以逐步转向更严格的错误分析。最终，您可能会建立一个定期更新的、包含数千个性能不佳示例的数据集，并进行严格的评估，准确显示每个步骤在多大百分比的时间内导致最终输出问题，以及这些步骤在哪些特定方面表现不足。
这种类型的分析对于决定将精力集中在何处以改进整体智能体工作流程的性能极为有用！
利用大语言模型进步优化工作流程
除了改进单个步骤的执行方式外，我们还可以改变如何将复杂任务分解为步骤。在使用机器学习或深度学习而非大语言模型构建的管道中，我注意到工作流程的结构——即如何将整体任务分解为要执行的一系列步骤——很少改变。重新设计这是一个重大举措！
但在过去几年中，由于大语言模型的快速改进，我看到了工作流程设计的迭代速度大大加快。
移除脚手架，让LLM承担更多工作
一个非常常见的模式是移除脚手架并让大语言模型承担更多工作。当您现在可以访问比最初构建工作流程时更聪明的大语言模型时，这通常是一个很好的选择。例如，您可能曾经使用一个大语言模型通过删除导航链接、广告、多余的HTML等内容来清理下载的网页，然后另一个单独的大语言模型使用清理后的页面撰写报告。由于大语言模型变得更聪明，您可能会决定跳过第一步，将更混乱的HTML直接放入最终的大语言模型中，而不进行初始清理步骤，但这可能会引入其自身的错误。
从硬编码规则到LLM决策
另一个例子：也许一年前，我们使用硬编码规则来决定获取哪些网页以及何时获取更多，但现在我们可能让基于大语言模型的智能体更自主地做出这一决定。随着大语言模型变得更聪明，我看到许多团队重新设计工作流程，以移除之前系统脱轨所需的硬编码步骤或约束。
识别这样做机会的一种方法是，如果错误分析显示一系列步骤的集体表现不如人类可能做的，即使每个单独步骤的性能良好。这可能表明这些步骤的执行方式过于僵化。
错误分析的实用策略
1. 建立评估基准
建立明确的评估基准是错误分析的第一步。这包括定义什么是"成功"的输出，以及如何衡量每个步骤的性能。对于深度研究智能体，这可能包括：
- 查询的相关性
- 搜索结果的全面性
- 信息源的可靠性
- 最终报告的准确性和深度
2. 系统性检查轨迹
系统性检查工作流程的轨迹是识别问题所在的关键。这需要：
- 收集各种输入类型的样本
- 记录每个步骤的中间输出
- 比较这些输出与人类专家的预期
- 识别模式和系统性错误
3. 优先级排序问题
并非所有错误都同等重要。错误分析应帮助您确定：
- 哪些错误对最终输出的影响最大
- 哪些错误最容易修复
- 哪些错误代表了系统性的根本问题
4. 迭代改进
错误分析不是一次性活动，而是一个持续的过程。随着系统的演进，错误分析的方法也应该变得更加精细：
- 从非正式观察开始
- 逐步建立正式评估框架
- 定期更新测试数据集
- 随着系统成熟增加评估的严格性
大语言模型如何简化错误分析
大语言模型的快速发展为错误分析带来了新的可能性：
1. 自动化错误检测
大语言模型可以帮助自动识别输出中的潜在问题，例如：
- 事实不一致
- 逻辑漏洞
- 信息缺失
- 解释不清
2. 生成改进建议
基于错误分析的结果，大语言模型可以提出具体的改进建议：
- 调整提示词
- 修改工作流程步骤
- 优化参数设置
- 增强数据质量
3. 模拟人类反馈
大语言模型可以模拟人类专家的反馈，为每个步骤提供更全面的评估，特别是在人类专家参与有限的情况下。
实际应用案例
案例一：网络搜索优化
在深度研究智能体中，我们发现初始查询生成步骤经常产生不相关的搜索词。通过错误分析，我们确定了以下问题模式：
- 过于宽泛的查询导致结果过多
- 过于具体的查询限制结果范围
- 缺乏专业术语影响搜索质量
基于这些发现，我们改进了查询生成提示词，并引入了一个迭代查询优化机制，显著提高了搜索结果的相关性。
案例二：信息源评估
在信息源选择步骤，我们发现系统倾向于选择高知名度但内容过时的来源。通过错误分析，我们识别出以下问题：
- 过度依赖权威来源而忽视新研究
- 缺乏对发布日期的适当权重
- 未能评估信息的实际相关性
我们调整了源选择算法，引入了时间衰减因子和相关性评分，显著提高了信息源的时效性和相关性。
未来发展方向
随着大语言模型技术的不断进步，错误分析也将继续演变：
1. 更智能的自动化
未来的错误分析工具将更加智能化，能够：
- 自动识别复杂问题模式
- 提出针对性的解决方案
- 预测潜在的系统瓶颈
2. 多模态评估
随着多模态大语言模型的发展，错误分析将扩展到：
- 图像和视频内容的评估
- 跨模态一致性的检查
- 多感官输出的综合分析
3. 实时错误检测
未来的系统将能够在运行时实时检测和纠正错误：
- 即时反馈机制
- 动态调整工作流程
- 自我修复能力
结论
错误分析是智能体AI开发中不可或缺的环节，它帮助开发者识别问题、优化流程并提高系统性能。通过从简单的观察开始，逐步建立更严格的评估框架，并充分利用大语言模型的进步，开发者可以构建更强大、更可靠的智能体系统。
随着技术的不断进步，错误分析的方法也将继续演变，但其核心目标始终如一：确保AI系统能够持续提供高质量、可靠的输出。通过系统性的错误分析，我们可以充分发挥智能体AI的潜力，推动人工智能技术的实际应用和创新。
