在AI代理系统的发展过程中，当系统出现偏差时，开发者常常倾向于跳过评估和错误分析的步骤，直接尝试修复错误。然而，这种看似快捷的方式往往无法带来真正的进步。实际上，系统化的评估和错误分析能够显著加速AI代理系统的性能提升。本文将深入探讨这一关键过程，并分享最佳实践方法。
为什么评估与错误分析如此重要
上周，我提出一个观点：团队在构建AI代理系统时取得进步速度的最大预测因素，在于他们能否推动一套规范的评估和错误分析流程。这一观点引发了读者的惊讶和认同。许多人倾向于跳过这些看似繁琐的步骤，快速尝试修复错误，而不是花时间识别根本原因。
然而，评估和错误分析实际上能够带来更快的进步。让我们通过几个类比来理解这一点：
音乐学习的启示
要掌握乐器演奏一首乐曲，你不会一遍又一遍地从开头弹到结尾。相反，你会找出自己卡住的地方，针对性地练习这些部分。同样，在AI系统中，识别出系统表现不佳的具体环节，才能有针对性地改进。
健康管理的智慧
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。上个月我就这么做了，很高兴报告我的健康状况良好！😃
体育训练的哲学
要提高运动队的成绩，你不会只练习花哨的投篮技巧。相反，你会回顾比赛录像，发现弱点，然后针对性地解决。
应用到AI代理系统上，不要仅仅堆砌最新、最热门的技术（尽管我像其他人一样喜欢尝试热门的AI技术！）。相反，使用错误分析找出系统的不足之处，并集中精力解决这些问题。
从监督学习到生成式AI：评估的演变
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"无聊"，但这会带来丰厚的回报！
监督学习中的评估
如果你使用监督学习训练二元分类器，算法可能犯错误的数量是有限的。它可以输出0而不是1，或者反之。此外，还有一批标准指标，如准确率、精确度、召回率、F1分数、ROC曲线等，适用于许多问题。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，这也导致了数据中心AI技术的出现，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，许多监督学习和错误分析的直觉仍然适用——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。但一个新挑战是输出空间更加丰富，算法输出可能出错的方式也更多。
以财务发票自动处理为例，我们使用代理工作流来接收发票信息并填充财务数据库。算法可能会错误提取发票到期日期？或者最终金额？或者将付款人地址误认为是开票人地址？或者弄错财务货币？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，失败模式的数量也更大。
为AI代理设计有效的评估指标
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AI代理工作流，我发现调整评估更加迭代，需要更频繁地调整评估指标，以捕捉可能出错的更广泛范围的问题。
迭代优化的重要性
评估不是一次性设置的过程，而是需要持续迭代优化的。随着系统的发展和新问题的出现，评估指标也需要相应调整。这种迭代方法确保我们始终关注真正重要的问题，而不是被表面的错误所迷惑。
客观与主观评估的结合
在AI代理系统中，客观评估（如代码实现的指标）和主观评估（如LLM作为评判者）往往需要结合使用。客观评估提供了量化的数据，而主观评估则能捕捉那些难以量化的质量维度。
实施评估与错误分析的步骤
第一步：确定什么是错误
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。这包括明确系统的预期行为，以及如何衡量系统是否达到这些预期。
第二步：构建原型并初步检查
快速构建一个基础原型，然后手动检查一些输出样本。这一步骤的目的是发现系统的主要弱点和常见错误模式。
第三步：设计针对性的评估指标
基于初步检查的结果，设计能够捕捉系统弱点的评估指标。这些指标可以是客观的（如准确率、召回率），也可以是主观的（如人类评估者的评分）。
第四步：迭代改进
使用评估指标来指导系统的改进，持续迭代优化。每次改进后，重新评估系统性能，确保改进确实带来了预期的效果。
案例研究：财务发票处理系统
让我们以财务发票处理系统为例，详细说明评估与错误分析的应用：
系统概述
该系统使用AI代理工作流自动处理财务发票，提取关键信息并填充到财务数据库中。预期的输出包括发票金额、到期日期、付款人和开票人地址、货币类型等。
常见错误模式
通过初步检查，我们发现系统在以下方面经常出错：
- 日期格式识别错误，特别是当日期以非标准格式出现时
- 金额提取错误，特别是在包含多个金额的复杂发票中
- 地址混淆，无法区分付款人和开票人地址
- 货币识别错误，特别是当发票使用非标准货币符号时
- API调用失败，导致某些信息无法验证
针对性评估指标设计
针对上述错误模式，我们设计了以下评估指标：
- 日期提取准确率：系统正确提取并格式化日期的比例
- 金额提取完整度：系统成功提取所有相关金额的比例
- 地址区分准确率：系统正确区分付款人和开票人地址的比例
- 货币识别准确率：系统正确识别发票货币的比例
- API调用成功率：系统成功完成所有必要API调用的比例
改进效果
通过有针对性地改进这些指标，系统整体性能显著提升。特别是在日期提取和地址区分方面，改进最为明显，这直接减少了后续人工干预的需要。
最佳实践与建议
基于实践经验，以下是一些实施评估与错误分析的最佳实践：
1. 建立评估文化
在团队中建立重视评估的文化，鼓励成员积极参与评估过程。评估不应被视为负担，而是改进系统的重要工具。
2. 定期进行错误分析会议
定期组织团队会议，专门讨论错误分析结果。这有助于团队成员共享见解，共同解决问题。
3. 使用可视化工具
利用可视化工具展示评估结果和错误模式，使数据更容易理解和分析。图表和仪表盘可以帮助快速识别问题区域。
4. 保持评估指标的更新
随着系统的发展和新问题的出现，定期更新评估指标，确保它们仍然反映系统的关键性能维度。
5. 结合领域专家知识
评估和错误分析不应仅由技术团队完成，还应结合领域专家的知识。他们能够提供对系统输出的专业见解，识别那些技术团队可能忽略的问题。
结论
评估和错误分析是优化AI代理系统性能的关键步骤。虽然它们可能看起来繁琐且耗时，但它们能够带来更系统、更持久的改进。通过类比其他领域的最佳实践，我们可以看到系统性分析错误的重要性。对于生成式AI系统，由于其输出空间的丰富性，评估和错误分析变得更加复杂但也更加重要。
通过构建原型、手动检查、设计针对性评估指标和迭代优化，我们可以有效地识别和解决AI代理系统中的问题。这不仅提高了系统的性能，还减少了后续维护的成本，为AI技术的实际应用提供了更坚实的基础。
在下一部分中，我们将深入探讨错误分析的具体技术和方法，以及如何将其与评估结合，形成完整的优化循环。
