智能体设计模式：评估与监控

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智能体设计模式：评估与监控

本文翻译自《Agentic Design Patterns：A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》，作者：安东尼奥・古利（Antonio Gulli）

智能体系统和 LLM 在复杂动态环境中运行，性能可能随时间下降。通过标准化的建立评估与监控框架，为系统性地保障智能体持续性能（包括准确率、延迟、资源消耗（如 LLM Token 用量等）。【AI大模型教程】

评估与监控设计模式

本章探讨了智能体系统性评估自身性能、监控目标进展以及检测运行异常的方法。第十一章介绍了目标设定与监控，第十七章讨论了推理机制，而本章则聚焦于智能体有效性、效率及合规性的持续（通常是外部）测量，包括指标定义、反馈回路建立和报告系统实现，确保智能体在实际环境中的表现符合预期（见图 1）。

图 1：评估与监控最佳实践

实践应用与用例

常见应用场景包括：

  • 生产环境性能追踪

    ：持续监控智能体在实际部署中的准确率、延迟和资源消耗（如客服机器人解决率、响应时间）。

  • A/B 测试优化

    ：并行比较不同版本或策略的智能体表现，寻找最优方案（如物流智能体尝试两种规划算法）。

  • 合规与安全审计

    ：自动生成审计报告，跟踪智能体对伦理、法规和安全协议的遵守情况，可由人工或其他智能体验证，发现问题时生成 KPI 或触发告警。

  • 企业系统治理

    ：在企业级智能体 AI 管理中，需要一种新的控制工具——AI“合同”，动态约定目标、规则和控制措施。

  • 漂移检测

    ：监控智能体输出的相关性或准确性，检测因输入数据分布或环境变化导致的性能下降（概念漂移）。

  • 异常行为检测

    ：识别智能体异常或意外行为，可能表明错误、攻击或不良新行为出现。

  • 学习进度评估

    ：对具备学习能力的智能体，跟踪其学习曲线、技能提升或在不同任务/数据集上的泛化能力。

示例

开发智能体的评估框架是一项复杂工作，涉及模型性能、用户交互、伦理影响及社会效应等多方面因素。实际落地时，可聚焦于关键用例，提升智能体的效率与效果。

智能体响应评估：这是评估智能体输出质量与准确性的核心流程，关注其是否能针对输入提供相关、正确、逻辑严密、公正且准确的信息。评估指标包括事实正确性、流畅度、语法精度及是否符合用户意图。

延迟监控：智能体响应延迟在实时或交互场景中至关重要。监控处理请求到输出的耗时，过高延迟会影响用户体验和智能体效果。实际应用建议将延迟数据记录到持久化存储，如结构化日志（JSON）、时序数据库（InfluxDB、Prometheus）、数据仓库（Snowflake、BigQuery、PostgreSQL）或可观测性平台（Datadog、Splunk、Grafana Cloud）。

LLM 交互 Token 用量追踪：对于 LLM 驱动的智能体，追踪 Token 用量有助于成本管理和资源优化。LLM 计费通常按输入/输出 Token 数量，监控 Token 用量可优化提示词设计和响应生成。

LLM 评审“有用性”自定义指标：评估智能体“有用性”等主观指标，可采用 LLM 作为评审者（LLM-as-a-Judge），根据预设标准自动化、规模化地进行定性评估。此方法利用 LLM 的语言理解能力，超越简单关键词匹配或规则判断，适合自动化主观质量评估。

下面对多种评估方法进行对比：

评估方法优势劣势
人工评估能捕捉细微行为难以规模化，成本高，主观性强
LLM 评审一致、高效、可扩展可能忽略中间步骤，受限于 LLM 能力
自动化指标可扩展、高效、客观难以全面覆盖智能体能力

智能体轨迹评估

智能体轨迹评估至关重要，传统软件测试仅能判断通过/失败，而智能体行为具有概率性，需定性分析最终输出及决策过程。多智能体系统评估更具挑战性，因其不断变化，需开发超越个体性能的协作与沟通指标，并适应动态环境。

轨迹评估包括决策质量、推理过程和最终结果。自动化评估对原型开发尤为重要。分析轨迹和工具使用时，需比较智能体实际步骤与理想路径，包括工具选择、策略和任务效率。例如，客服智能体理想轨迹为确定意图、调用数据库工具、审核结果并生成报告。实际行为与理想轨迹可用精确匹配、顺序匹配、任意顺序匹配、查准率、查全率、单工具使用等方法对比，具体指标选择取决于场景需求。

智能体评估主要有两种方式：测试文件和 evalset文件。测试文件（JSON 格式）用于单次简单交互或会话，适合开发阶段单元测试，关注快速执行和简单会话。每个测试文件包含一个会话，含多轮用户 - 智能体交互，包括用户请求、工具使用轨迹、智能体中间响应和最终回复。可按文件夹组织，并用 test_config.json定义评估标准。Evalset 文件用于复杂多轮会话和集成测试，包含多个 eval，每个 eval 代表一个会话，含多轮交互、工具调用和参考答案。例如，用户先问“你能做什么？”，再要求“掷两次十面骰并判断 9 是否为质数”，定义工具调用和最终回复。

多智能体评估：复杂 AI 系统如同团队项目，需评估每个智能体的分工和整体协作：

  • 智能体是否有效协作？如“机票预订智能体”是否能正确将日期和目的地传递给“酒店预订智能体”，避免预订错误。
  • 是否制定并遵循合理计划？如先订机票再订酒店，若酒店智能体提前订房则偏离计划，或智能体陷入某一步无法前进。
  • 是否为任务选择了合适智能体？如查询天气应由“天气智能体”而非“通用知识智能体”回答。
  • 增加新智能体是否提升整体性能？如新增“餐厅预订智能体”后，是否提升效率或引发冲突。

从智能体到高级“承包商”

近期提出（Agent Companion, gulli 等）将智能体从概率性、易出错系统升级为更确定、可问责的“承包商”，适用于复杂高风险场景（见图 2）。

传统智能体仅依赖简短指令，适合演示但在生产环境易因歧义失败。“承包商”模型通过正式合同建立用户与 AI 的严密关系，合同详细规定任务、交付物、数据源、范围、成本和时限，结果可客观验证。

第一支柱是正式合同，作为任务唯一真相来源，远超简单提示。例如，财务分析合同要求“生成 20 页 PDF 报告，分析 2025 年 Q1 欧洲市场销售，含 5 个数据可视化、与 2024 年 Q1 对比及供应链风险评估”，明确交付物、规范、数据源和时限。

第二支柱是动态协商与反馈，合同不是静态命令，而是对话起点。承包商智能体可分析条款并协商，如要求使用无法访问的数据源时，智能体可反馈“指定数据库不可用，请提供凭证或批准使用公开数据库，可能影响数据粒度”，提前解决歧义和风险，确保最终结果符合用户真实需求。

图 2：智能体间合同执行示例

第三支柱是质量导向的迭代执行，承包商优先保证正确性和质量。以代码生成合同为例，智能体会生成多种算法方案，编译并运行合同定义的单元测试，按性能、安全性和可读性评分，仅提交全部通过的版本。自我验证和改进循环是建立信任的关键。

第四支柱是分层分解与子合同，复杂任务由主承包商智能体分解为多个子任务，生成独立子合同，如“开发电商移动应用”可分解为“设计 UI/UX”、“开发认证模块”、“创建产品数据库”、“集成支付网关”，每个子合同有独立交付物和规范，可分配给专用Agent。结构化分解让系统能高效组织和扩展，推动 AI 从工具向自主可靠的解决方案转变。

最终，承包商框架通过正式规范、协商和可验证执行，将 AI 从易变助手升级为可问责系统，适用于关键领域。

小结

定义：智能体系统和 LLM 在复杂动态环境中运行，性能可能随时间下降。其概率性和非确定性特性使传统测试难以保障可靠性。多智能体系统和环境不断变化，需开发适应性测试方法和协作指标。部署后可能出现数据漂移、异常交互、工具调用和目标偏离，需持续评估智能体的有效性、效率和合规性。

原理：标准化评估与监控框架能系统性地保障智能体持续性能，包括准确率、延迟、资源消耗（如 LLM Token 用量）等指标，以及分析轨迹和主观质量（如有用性）。通过反馈回路和报告系统，实现持续改进、A/B 测试和异常检测，确保智能体始终符合目标。

经验：当智能体部署在生产环境、需实时性能和可靠性时采用本模式；需系统比较不同版本或模型以驱动优化时使用；在合规、安全和伦理要求高的领域也适用；当智能体性能可能因数据或环境变化而下降（漂移），或需评估复杂行为（轨迹、主观输出）时也推荐使用。

关键点

  • 智能体评估超越传统测试，需持续衡量其在实际环境中的有效性、效率和合规性。
  • 典型应用包括生产环境性能追踪、A/B 测试、合规审计、漂移和异常检测。
  • 基础评估关注响应准确性，实际场景需延迟监控、LLM Token 用量等更复杂指标。
  • 轨迹评估关注智能体行为序列，将实际步骤与理想路径对比，发现错误和低效。
  • ADK 提供结构化评估方法，支持单元测试（测试文件）和集成测试（evalset 文件），均定义预期行为。
  • 评估可通过 Web UI 交互测试、pytest 集成 CI/CD、命令行自动化执行。
  • 为提升 AI 在复杂高风险任务中的可靠性，需从简单提示转向正式“合同”，明确定义可验证交付物和范围，支持协商、分解和自我验证，将智能体转变为可问责系统。

总结

综上，有效评估智能体需超越简单准确率检查，采用持续、多维度的动态环境性能评估，包括延迟、资源消耗等实际指标，以及轨迹分析和主观质量评估（如有用性）。LLM 评审等创新方法日益重要，Google ADK 等框架为单元和集成测试提供结构化工具。多智能体系统评估重点转向协作与整体表现。

为保障关键应用可靠性，智能体范式正从简单提示驱动转向正式合同绑定的高级“承包商”，通过明确定义、协商、分解和自我验证，满足高质量标准。此结构化方法让智能体从不可预测工具升级为可问责系统，推动 AI 在关键领域的可信部署。

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