在AI智能体系统开发过程中，当系统表现不如预期时，开发者往往倾向于跳过评估和错误分析，直接尝试快速修复错误。然而，这种看似高效的做法实际上可能延缓整体进度。本文将深入探讨为什么系统性的评估和错误分析是提升AI智能体性能的关键，以及如何有效实施这些过程。
为什么错误分析不可或缺
错误分析在AI系统开发中常常被低估，尤其是与使用最新、最热门的工具相比。识别特定类型错误的根本原因可能看似"枯燥"，但其回报却是巨大的。如果你尚未被说服错误分析的重要性，不妨考虑以下几个类比：
- 音乐练习：要掌握乐器上的乐曲，你不会一遍又一遍地从开始到结束演奏整首曲子。相反，你会找出自己卡壳的地方，并重点练习这些部分。
- 健康管理：要保持健康，你的饮食不应仅仅围绕最新的营养潮流。你还需要咨询医生，查看血液检查结果，看看是否有异常。我上个月就这样做了，很高兴地报告我的健康状况良好！😃
- 体育团队表现：要提高体育团队的表现，你不会只练习花哨的投篮技巧。相反，你会回顾比赛录像，找出差距，然后加以解决。
同样地，要提高你的AI智能体系统，不要仅仅堆砌最新、在社交媒体上疯传的热门技术（尽管我像其他人一样喜欢尝试这些有趣的AI技术！）。相反，使用错误分析来确定系统在哪些方面存在不足，并专注于解决这些问题。
评估与错误分析的基础
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，错误分析将在下周的文章中进一步探讨。
监督学习中的评估
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能出错的方式是有限的。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，评估就相对简单，而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技术的发展，即通过获取更多数据来增强算法在薄弱环节的表现。
生成式AI的新挑战
对于生成式AI，监督学习和生成式AI在评估和错误分析方面的许多直觉是相通的——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，输出空间要丰富得多，因此算法输出可能有更多错误的方式。
以自动处理金融发票为例，我们使用智能体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开票人地址？或搞错金融货币？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，失败模式的数量也相应增加。
建立有效的评估体系
与其事先定义错误指标，通常更有效的方法是先快速构建一个原型，然后手动检查一些智能体输出，看看它在哪些方面表现良好，在哪些方面存在困难。这使你能够专注于构建数据集和错误指标——有时是通过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，以更好地反映人类所关心的内容。对于智能体工作流程，我发现评估调整更加迭代，需要更频繁地修改评估方法，以捕捉更广泛的可能出错的问题。
实施评估与错误分析的实用策略
1. 迭代式评估方法
与监督学习相比，智能体工作流程的评估调整更加频繁和迭代。这是因为智能体可能失败的方式更多样化，需要不断调整评估方法以捕捉各种潜在问题。
2. 关注关键维度
在构建评估系统时，应重点关注系统在哪些维度上表现不佳。通过识别这些关键领域，可以更有针对性地改进系统性能。
3. 结合客观与主观指标
评估系统应结合客观指标（通过代码实现）和主观指标（使用LLM作为评估者）。客观指标提供一致性和可重复性，而主观指标则能捕捉人类判断的细微差别。
4. 数据驱动改进
错误分析应指导数据收集策略。通过识别系统在哪些类型的输入上表现不佳，可以有针对性地收集更多相关数据，从而增强算法在这些薄弱环节的表现。
从评估到错误分析
建立评估体系后，你现在有了系统性能的衡量标准，这为尝试对智能体进行不同修改提供了基础，因为现在可以衡量哪些改进有效。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。
结论
在AI智能体系统开发中，评估和错误分析不是可有可无的步骤，而是加速系统改进的关键过程。通过系统性地识别问题、分析根本原因并针对性改进，开发者可以显著提高智能体性能，避免盲目追逐最新技术而忽视基础优化的重要性。正如音乐家、医生和体育教练所知道的，真正的进步来自于对弱点的持续关注和改进，而非表面的炫技。AI开发者也应采取同样的方法，通过深入的评估和错误分析，构建更强大、更可靠的智能体系统。
