企业需采用GPA框架评估AI代理投资回报：目标（结果准确性）、计划（策略健全性）、行动（执行效率），以建立信任并提高ROI。
译自：Introducing Agent GPA: A Framework for Enterprise-Ready AI
作者：Anupam Datta
企业面临的挑战比以往任何时候都大，需要证明其AI代理投资确实带来了投资回报（ROI）。研究表明，大多数 AI代理未能带来可衡量的业务价值或加速营收增长，企业领导者面临压力，需要确保其代理式AI举措物有所值。
随着这些投资的到位，高管团队现在提出了一套不同的问题：这些代理是否真正带来了影响？它们能否被信任来处理关键的企业级工作流？这就是评估方法发挥作用的地方。
建立信任的首要障碍是了解代理获取答案的路径。代理的答案可能看似成功，但其达到答案的路径可能并非如此。如果无法了解这些步骤，企业就有部署看似可靠但在生产中产生隐性成本的代理的风险。不准确性会浪费计算资源、增加延迟并导致错误的业务决策——所有这些都会大规模侵蚀信任。
不幸的是，当前的评估实践常常不足，通常只判断最终答案，而忽略了代理的决策过程。这种狭隘的关注忽视了代理真实的端到端性能，导致公司接受一个满意的答案，却未能完全理解或修复工作流中潜在的故障点。
Agent GPA 框架
为了解决代理信任不足的问题，企业应采用基于三个维度的系统评估框架，以确保代理可追溯并防止幻觉：目标（Goal）、计划（Plan）和行动（Action）（GPA）。
这个三部分模型旨在将代理的操作分解为跨团队的三个阶段，同时揭示内部错误，例如幻觉、工具使用不当或遗漏的计划步骤。这使得企业能够评估代理推理过程中的每个步骤的性能，不仅反映最终结果，还反映达到该结果所采取的确切路径：
- 目标（Goal）： 代理的最终结果是否成功地达到了目标？这衡量了结果的准确性、用户相关性以及与源数据的可验证性。
- 计划（Plan）： 代理是否设计并遵循了健全的策略，为每个步骤选择了适当的资源？这评估了代理的战略意图。
- 行动（Action）： 代理与之交互的外部工具或服务是否得到有效和高效的执行？这衡量了代理与外部功能（如数据、网络搜索、文本检索等）的实际执行情况。
通过将这些指南应用于所有这三个阶段，企业可以构建值得信赖且具备企业级能力的AI代理。这使得团队不仅能够发现故障，还能精确查明错误发生的具体时刻，以便迅速纠正。
目标：业务成果
目标阶段解决了业务领导者和最终用户最关键的问题：代理是否成功，结果是否值得信赖？在此阶段，这些群体应考虑：
- 答案的正确性和相关性： 最终答案是否符合用户的需求和既定的事实？
- 可靠性（Groundedness）： 代理的最终答案是否得到先前检索到的上下文证据的支持？
例如，一个日历代理可能负责为一位高管安排周五的会议。代理检查高管的日历并提议周五早上7点开会，因为它没有看到其他空闲时间，即使高管有电子邮件和一份明确的公司政策规定早上9点前不安排会议。当监管团队或高管发现代理未能将外部来源（电子邮件历史和公司政策）与任务关联起来时，他们可以判断代理的逻辑是错误的。这证实了代理必须将其逻辑建立在所有可验证的数据上，以确保其结果是实用且正确的，而不仅仅是技术上可行。
在这种情况下，如果代理的输出不可靠或其推理自相矛盾，用户应立即将其标记给管理技术团队，以确认代理是否正在产生可验证、相关的业务结果，从而使业务能够真正信任。
计划：战略意图
计划阶段是部署代理的技术团队（如AI工程或产品团队）在开始工作之前检查其策略和内部设计的地方。这些团队不评判代理的最终结果，而是关注算法的效率和逻辑。此阶段对于降低未来的部署风险至关重要，并涉及技术团队评估：
- 计划质量： 代理是否设计了一个有效、优化的路线图来达到目标？
- 资源选择： 代理是否为每个子任务选择了正确的内部工具或功能？
- 逻辑一致性： 代理的步骤是否连贯并基于先前的上下文？
对于一项复杂的工作，例如分析市场趋势，代理应首先识别地理市场和时区，然后选择适当的内部来源和分析模型进行数据检索和预测。最后，它应将输出结构化为清晰、对比的报告格式。在计划阶段，技术团队会监控代理是否正确地将任务分解为更小的问题，并将正确的内部数据匹配到每个步骤。这些团队还会确保代理通过按正确顺序执行步骤来遵循计划。
一个可靠的计划意味着代理拥有最佳策略，从而减少因准备不充分而导致的错误。
行动：执行效率
行动阶段评估代理的实际工作和资源使用情况，将初始策略与具体的、可测量的性能数据联系起来。这些数据对于DevOps团队和控制平台成本至关重要。部署代理的技术团队应利用此阶段详细了解性能下降的位置以及使用了多少计算能力。需要考虑的项目应包括：
- 计划遵守： 代理是否贯彻执行了其计划？跳过、重新排序或重复的步骤通常预示着推理或执行错误。
- 工具调用： 代理的内部函数调用是否有效、完整且参数正确？
- 执行效率： 代理是否在没有浪费步骤的情况下达到了目标？这捕获了冗余和多余的资源调用，并确保了最佳的资源管理。
例如，部署销售代理的团队可以观察代理是否为同一细分市场三次检索和搜索潜在客户列表，不必要地使数据库查询成本和处理时间翻倍，而不是使用简单的按收入筛选工具来更有效地生成相同的答案。部署团队应观察代理选择的行动并进行纠正，以优先考虑效率和成本节约。
通过监控行动阶段，技术团队可以精确查明性能下降的位置。这能使代理以最佳状态运行，同时管理计算成本和速度，这对于企业AI至关重要。
从投机性投资到可审计的投资回报
通过使用这种结构化的三部分方法，跨业务的企业团队可以更好地管理他们的AI——将重点从简单地接受AI代理给出的答案，转向验证整个过程。通过在目标、计划和行动层面使代理的推理透明化，组织可以停止猜测故障发生的位置，并精确查明错误的根源。
这种程度的可追溯性不仅是为了捕捉幻觉；它是将企业AI从孤立的实验扩展到关键任务、创收系统的基础理念。
采纳这个框架将AI从投机性投资转变为一个自信、可审计的指数级投资回报引擎。
