在AI代理系统开发过程中，评估与错误分析往往被忽视，但这些过程实际上能显著加速系统性能的提升。许多团队在面对AI代理系统出现问题时，倾向于跳过系统化的评估和错误分析，而是直接尝试快速修复错误。然而，这种做法往往治标不治本，无法从根本上解决问题。本文将深入探讨如何通过系统化的评估方法和错误分析来识别AI代理系统中的问题根源，并提供了实用的最佳实践。
为什么评估与错误分析如此重要
读者们在上周的反馈中既感到惊讶又表示认同，他们发现团队在构建AI代理方面取得进展的最大预测因素，在于他们能否推动一个严格的评估流程（衡量系统性能）和错误分析（识别错误原因）。虽然跳过这些流程并快速尝试修复错误看似高效，但实际上，评估和错误分析能够带来更快的进展。
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，它仍然被低估。识别特定类型错误的根本原因可能看起来很"枯燥"，但它确实能带来回报！如果您仍然不相信错误分析的重要性，请允许我指出：
- 要掌握乐器上的演奏技巧，您不只是从头到尾弹奏同一首曲子。相反，您会找出自己卡住的地方，并更多地练习这些部分。
- 要保持健康，您不能仅仅围绕最新的营养潮流来构建饮食。您还需要咨询医生关于您的血液检查结果，看看是否有任何异常。（我上个月做了这个，很高兴地报告我健康状况良好！）
- 要提高您体育团队的表现，您不只是练习花哨的投篮。相反，您会回顾比赛录像，找出差距，然后解决它们。
同样，要提高您的AI代理系统性能，不要仅仅堆叠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，并专注于解决这些问题。
评估：定义错误的第一步
在分析错误之前，我们首先要确定什么是错误。因此，第一步是建立评估机制。本文将重点讨论这一点，错误分析将在下周详细讨论。
如果您使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错误的数量是有限的。它可以输出0而不是1，或者反之亦然。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，只要您知道测试分布，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，这也导致了数据中心AI技术的出现，以获取更多数据来增强算法在薄弱领域的表现。
生成式AI中的评估挑战
对于生成式AI，监督学习和错误分析中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更快地适应生成式AI。但一个新的挑战是，输出空间要丰富得多，因此算法输出错误的方式也更多。
以自动处理金融发票的为例，我们使用代理工作流程来填充从接收到的发票中获取信息的财务数据库。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开票人地址？或将财务货币弄错？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。
因此，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——以检查您最关心的维度上的系统性能。在监督学习中，我们有时会调整错误指标，以更好地反映人类关心的问题。对于代理工作流程，我发现调整评估更加迭代，更频繁地调整评估以捕捉更广泛的可能出错的事情。
实践中的评估策略
在上一周发布的《代理AI》课程的第4模块中，我详细讨论了这一点和其他最佳实践。构建评估后，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什么产生了差异。下一步是执行错误分析，以确定将开发工作集中在哪些更改上。我将在下周进一步讨论这一点。
原型开发的重要性
在代理系统开发中，原型开发扮演着至关重要的角色。通过快速构建原型，开发团队可以在早期阶段就发现潜在问题，避免在系统完全成型后才发现重大缺陷。原型开发不仅可以帮助团队验证核心功能，还可以为后续的评估提供基准数据。
数据集构建策略
基于初步评估结果，构建针对性的数据集是提高代理系统性能的关键步骤。团队应该专注于收集那些系统表现不佳的领域的样本数据，以增强算法在薄弱环节的能力。这种数据中心的方法能够显著提高系统在特定场景下的表现。
评估指标的迭代优化
与传统的监督学习不同，代理工作流程的评估指标往往需要更加频繁的调整。随着系统功能的扩展和用户需求的变化，评估指标也需要相应更新。这种迭代式的优化过程确保了评估机制能够准确反映系统的实际性能和用户的真实需求。
从评估到错误分析
完成评估后，团队已经掌握了系统性能的量化指标。这些指标不仅可以帮助团队了解当前系统的表现，还可以为后续的改进提供方向。然而，仅仅知道系统表现不佳是不够的，关键是要找出问题的根源。
错误分析正是这一过程的关键环节。通过深入分析错误案例，团队可以识别出系统的薄弱环节，并针对性地进行优化。这种基于数据的决策方法比盲目尝试各种修复策略更加高效，能够显著缩短开发周期。
结论
在AI代理系统开发中，评估与错误分析不是可有可无的步骤，而是确保系统性能持续提升的核心机制。通过系统化的评估方法，团队可以准确衡量系统性能；通过深入的错误分析，团队可以找出问题的根源并制定有效的解决方案。这种基于数据的方法不仅能够提高系统的可靠性，还能够加速开发进程，为团队带来更大的竞争优势。
在未来的AI代理系统开发中，随着技术的不断进步和应用场景的日益复杂，评估与错误分析的重要性将进一步提升。团队需要不断优化评估方法，提高错误分析的深度和广度，以应对日益增长的挑战。只有这样，才能构建出真正满足用户需求、具有实际应用价值的AI代理系统。
