智能体（Agent）评估的三种实用方法：从黑盒到全轨迹
为了保证智能体在真实业务中的可靠性，我们既要衡量“最终能否把事情做成”，也要能定位“哪一环出问题了”。【AI大模型教程】
本文参考langchain的实现，把评估分为三类：最终响应（黑盒评估）、单个步骤评估、智能体轨迹评估。每一种方法都有其适用场景和权衡，工程实践中通常需要混合使用以兼顾业务相关性与可诊断性。
黑盒评估 面向业务效果，单步评估 面向快速定位，轨迹评估 面向全面监控与诊断。
- 最终响应（Black-box evaluation）
把 agent 视为黑盒，直接评估它给用户的最终回复是否满足任务要求。
- 输入：用户消息（+ 可选的工具列表、上下文）
- 输出：agent 的最终回应（文本、操作结果等）
- 评估者：LLM 自动评分、人类评审或两者结合
- 常用指标：任务成功率（是否完成目标）、满足率（是否符合约定格式/约束）、用户满意度、响应时间、信息准确性
- 优点
- 与业务直接挂钩：评估结果容易解释给产品/客户。
- 简单直观：只关心最终产出，不用拆解内部实现。
- 缺点
- 运行成本高：往往需做端到端测试，消耗资源和时间。
- 难以定位故障：只知道“失败”，但不知道是哪一部分触发的。
- 指标定义困难：复杂任务的成功定义主观且多样。
实践建议
- 对关键业务路径优先执行黑盒评估。
- 结合自动化和抽样人工评审：用自动化指标做大规模筛查，人工复审高风险或边界样本。
- 明确可量化的成功标准。
- 单个步骤评估（Unit / Component testing）
将智能体拆成若干关键步骤或组件，对每一步的入参和出参进行独立评估。
- 输入：待评估步骤的入参（例如 LLM 的 prompt、工具调用参数）
- 输出：该步骤的输出（模型生成、API 返回、解析结果）
- 评估者：规则解析器、单元测试脚本或自动判分程序（也可由 LLM 做判定）
- 常用指标：正确率、精确率/召回率、解析成功率、格式合规率
- 优点
- 易定位：能快速发现哪个组件/步骤出现异常。
- 速度快、成本低：单步测试通常比端到端跑一整套流程效率高。
- 缺点
- 难以反映业务最终效果：单步正确不意味着整体成功。
- 数据集构造难：需要针对每个步骤准备多样且具代表性的入参与期望输出。
实践建议
- 为关键步骤（如意图识别、槽位抽取、工具调用参数生成、外部API解析）建立小型高质量数据集。
- 把单步测试纳入 CI：每次模型或规则变更触发自动化单测。
- 对“模糊”步骤采用混合判分：自动化规则 + 抽样人工检查。
- 智能体轨迹（Trajectory / Trace evaluation）
记录智能体执行任务时的全流程轨迹，用自定义函数或规则对轨迹进行评估。
- 输入：端到端的智能体输入（用户消息、上下文）
- 输出：工具调用列表与每一步的记录（构成一条完整轨迹）
- 评估者：自定义轨迹分析函数（判定序列是否合法、是否存在多余调用、调用顺序是否合理）
- 常用指标：轨迹正确率、错误次数（如无效调用、重复调用、顺序错误）、平均调用步数、回滚/重试率
- 优点
- 全面：能监控智能体实际做了什么，既能看流程也能看策略。
- 有助于诊断复杂失败模式（例如循环调用、工具滥用）。
- 缺点
- 时间成本高：解析和评估复杂轨迹需要较多工程工作。
- 标准难制定：不同任务的“合理轨迹”差异大，定义评判逻辑需要业务参与。
实践建议
- 设计标准化的日志格式（每步：模块、输入、输出、时间、耗时、状态码）。
- 为常见错误模式编写检测规则（无限循环、超长等待、异常回退）。
- 将轨迹评估与监控结合：线上采样轨迹做定期审核，离线用更严格的规则做回归分析。
4.三种方法的组合策略
- 刚上线 / 业务关键场景：优先黑盒评估 + 轨迹审计。保证最终效果并能追溯问题来源。
- 快速迭代 / 模型调参阶段：以单个步骤评估为主，快速反馈模型或规则改动是否生效。
- 运行监控与告警：轨迹评估结合黑盒指标做线上监控（例如：当成功率下降同时轨迹显示工具调用异常，则触发告警）。
- 资源有限时：把“黑盒”作为最终评判，平时以单步和轨迹抽样结合自动化规则做桥接。
5.评估指标举例
- 最终响应层面
- 成功率：端到端任务被正确执行的比例。
- 平均轮数：完成任务所需对话轮数。
- 信息准确率：返回事实性信息的正确率（可抽样人工核验）。
- 单步层面
- 参数生成正确率（工具调用参数）
- 槽位识别精确率 / 召回率
- 结构化输出格式合格率
- 轨迹层面
- 无效调用数（调用了不相关工具）
- 重试/回滚次数
- 轨迹长度分布（是否出现异常增长）
