在AI代理系统开发过程中，当系统出现问题时，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，这种做法往往会适得其反。实际上，系统化的评估和错误分析能够带来更快、更可持续的进步。本文将深入探讨如何通过科学的评估方法和错误分析来提升AI代理系统的性能。
为什么评估与错误分析至关重要
上周，我撰文指出，团队在构建AI代理系统时取得进展的最大预测因素，在于他们能否推动一个规范的评估(测量系统性能)和错误分析(识别错误原因)流程。许多团队倾向于跳过这些流程，快速尝试修复错误，而不是花时间识别根本原因。
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起来"枯燥"，但它确实能带来丰厚回报！如果你尚未被说服错误分析的重要性，请允许我指出以下几点：
日常生活中的类比
- 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。相反，你识别出自己卡壳的地方，并更多地练习这些部分。
- 健康管理：要保持健康，你的饮食不仅围绕最新的营养潮流。你还会咨询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，很高兴报告我健康状况良好！😃)
- 体育训练：要提高你运动队的表现，你不仅练习花哨的投篮技巧。相反，你会回顾比赛录像，发现不足之处，然后加以改进。
同样地，要改进你的AI代理系统，不要仅仅堆砌最新、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系统在哪些方面不足，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，我们首先要确定什么构成错误。因此，第一步是进行评估。本文将重点讨论这一点，错误分析将在下周的文章中详细讨论。
监督学习中的评估
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。它可以输出0而不是1，反之亦然。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。
生成式AI中的评估挑战
在生成式AI中，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。但一个新的挑战是输出空间丰富得多，因此算法输出可能错误的方式也多得多。
以自动处理金融发票为例，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？或是最终金额？或将付款人地址误认为是开票方地址？或是弄错金融货币？或是做出错误的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。
代理系统评估的实用策略
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作为评判者的主观指标——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，我发现评估调整更加迭代，需要更频繁地调整评估以捕捉更广泛的可能出错的事情。
构建评估后的下一步
在构建评估后，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，因为你现在可以衡量什么产生了差异。下一步是执行错误分析，以确定将开发精力集中在哪些变化上。
实际应用案例
让我们考虑一个客户服务AI代理的例子。该代理被设计回答客户查询并解决常见问题。通过系统评估，我们发现代理在处理包含多个问题的复杂查询时表现不佳，错误率高达40%。通过错误分析，我们确定了几个主要问题：
- 代理难以识别查询中的多个问题点
- 在处理需要跨部门协作的问题时，代理无法正确路由查询
- 对于情绪激动的客户，代理的回应不够共情
基于这些发现，我们实施了以下改进：
- 开发了多问题识别算法，能够将复杂查询分解为单独的问题
- 创建了部门路由规则，确保查询到达正确的处理团队
- 集成了情感分析模块，使代理能够调整其回应的语调和内容
这些改进后，代理的整体性能提升了35%，特别是在处理复杂查询方面，错误率下降到15%以下。
评估与错误分析的迭代过程
值得注意的是，评估和错误分析不是一次性活动，而是一个持续迭代的过程。随着系统的发展和新数据的出现，新的错误模式可能会出现。因此，建议团队定期进行评估和错误分析，特别是在系统重大更新或新功能发布后。
迭代评估的框架
- 初始评估：在系统开发完成后进行初步评估，建立基准性能
- 错误分析：识别主要错误模式和根本原因
- 针对性改进：基于分析结果实施特定改进
- 重新评估：验证改进效果，确认性能提升
- 重复循环：随着系统演进和用户反馈收集，重复上述过程
避免常见陷阱
在实施评估和错误分析时，团队应注意避免几个常见陷阱：
1. 过度依赖单一指标
单一指标(如准确率)可能无法全面反映系统性能。例如，一个AI代理可能在简单查询上表现出色，但在复杂场景中失败。因此，建议使用多种指标组合，包括定量和定性评估。
2. 忽视边缘案例
开发团队往往关注常见用例，而忽视边缘案例。然而，这些边缘案例往往是系统失败的主要原因。评估过程应特别关注这些不常见但重要的场景。
3. 快速修复而非根本解决
面对错误时，团队可能倾向于实施快速修复而非解决根本原因。这种方法可能在短期内有效，但长期来看会导致问题累积。错误分析应专注于识别和解决根本原因。
结论
评估和错误分析是AI代理系统开发中不可或缺的环节。通过系统化的评估方法，开发者可以准确测量系统性能；通过深入的错误分析，可以识别改进机会。这种方法虽然需要额外的时间和资源，但它能带来更高效、更可靠的AI系统，最终为用户提供更好的体验。
正如音乐家通过反复练习困难部分来提高演奏技巧，运动员通过分析比赛录像来改进表现一样，AI开发者也应该通过持续的评估和错误分析来优化他们的系统。这种方法不仅能够提高当前系统的性能，还能为未来的开发工作提供宝贵的见解和经验。
在AI技术快速发展的今天，那些能够有效实施评估和错误分析的团队将能够在竞争中保持领先，构建出真正解决用户问题的强大AI系统。
