在AI代理系统开发过程中，当系统表现不如预期时，开发者往往倾向于跳过系统化的评估和错误分析，直接尝试快速修复问题。然而，这种看似高效的捷径实际上可能会延长开发周期，阻碍系统性能的真正提升。本文将深入探讨为什么系统化的评估和错误分析对AI代理系统至关重要，以及如何实施这些方法来加速开发进程。
为什么评估和错误分析如此重要
上周，我发表了一篇文章，指出团队构建AI代理系统时取得进展速度的最大预测因素，是他们推动评估（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）的纪律性流程的能力。许多团队倾向于跳过这些过程，快速尝试修复错误，而不是放慢脚步识别根本原因。
然而，评估和错误分析实际上可以带来更快的发展进度。这种观点得到了读者们的广泛共鸣，既有人感到惊讶，也有人表示赞同。
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，但与使用最新、最热门的工具相比，它仍然没有得到足够的重视。识别特定类型错误的根本原因可能看起来"枯燥无味"，但这是值得的！如果您尚未被说服错误分析的重要性，请允许我指出以下几点：
- 要掌握乐器上的演奏技巧，你不会从头到尾只演奏同一首曲子。相反，你会识别出自己卡壳的地方，并更多地练习这些部分。
- 要保持健康，你不会只围绕最新的营养潮流构建饮食。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，很高兴地报告我身体健康！）
- 要提高运动队的表现，你不会只练习花式投篮。相反，你会回顾比赛录像，发现漏洞，然后解决它们。
同样，要改进您的AI代理系统，不要只堆砌最新、在社交媒体上刚刚流行的热门技术（尽管我发现尝试这些热门AI技术与下一个人一样有趣！）。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。
评估：定义什么是错误
在分析错误之前，我们首先必须决定什么是错误。因此，第一步是建立评估机制。在本文中，我将重点讨论这一点，并在下周详细讨论错误分析。
监督学习中的评估
如果您使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错误的种类是有限的。它可能输出0而不是1，或者相反。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，这也导致了获取更多数据以增强算法在薄弱领域的数据中心AI技术。
生成式AI中的新挑战
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开发的开发者通常比从零开始的人更快地适应生成式AI。但一个新的挑战是输出空间丰富得多，因此算法输出可能出错的方式也更多。
以自动处理财务发票的示例为例，我们使用代理工作流程来填充财务数据库，接收发票中的信息。算法会错误提取发票到期日吗？或者最终金额？或者将付款人地址误认为是开票人地址？或者弄错金融货币？或者做出错误的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。
实用评估策略
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——有时是在代码中实现的目标指标，有时是使用LLM作为评判者的主观指标——以检查您最关心的系统性能维度。
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，以捕捉更广泛的可能出错的事情。
迭代式评估优化
与监督学习相比，代理工作流程的评估往往需要更多的迭代调整。这是因为代理系统的行为更加复杂，可能出现的错误模式也更多样化。开发团队需要不断调整评估指标，以确保它们能够全面捕捉系统的性能表现。
例如，在财务发票处理系统中，您可能需要设计多个评估指标来分别检查日期提取、金额识别、地址匹配、货币识别和API调用准确性等方面的表现。每个指标都需要根据实际需求进行调整和优化。
从评估到错误分析
建立评估机制后，您现在有了系统性能的衡量标准，这为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，以确定应将开发精力集中在哪些更改上。
错误分析不仅仅是找出系统出错的地方，更是理解为什么会出错，以及如何从根本上解决问题。这一过程需要开发团队深入分析错误案例，识别共同的模式和根本原因。
实施最佳实践
在最近发布的《代理AI》课程第4模块中，我详细讨论了这一点和其他最佳实践。这些实践包括：
建立系统化的评估流程：不要依赖随机检查或直觉，而应设计结构化的评估流程，定期测试系统性能。
关注错误模式而非孤立案例：与其关注单个错误案例，不如寻找重复出现的错误模式，这些模式往往指向更深层次的问题。
结合定量和定性分析：使用客观指标衡量系统性能，同时通过人工检查理解错误的本质和上下文。
建立反馈循环：将错误分析的结果反馈到系统设计和训练过程中，形成持续改进的循环。
结论
评估和错误分析不是AI代理系统开发过程中的可选步骤，而是加速进步的关键驱动因素。通过系统化的方法识别和解决问题，开发团队可以避免常见的陷阱，更有效地改进系统性能。
在下一篇文章中，我将更深入地探讨错误分析的具体技术和实践，帮助您构建更强大、更可靠的AI代理系统。无论您是刚开始构建AI代理系统，还是已经在优化现有系统，这些方法都将帮助您取得更快的进展。
