能力 + 回歸 + 護(hù)欄評估 三套策略并行 打造能打 AI Agent 產(chǎn)品

哈嘍，大家好，桿哥這篇評論，主要來分析能力 + 回歸 + 護(hù)欄評估 三套策略并行 打造能打 AI Agent 產(chǎn)品

AI Agent賽道內(nèi)卷加劇，不少產(chǎn)品卻陷“演示即巔峰”困境。Anthropic最新長文《Demystifying evals for AI agents》，給產(chǎn)品經(jīng)理們指了明路。

痛點(diǎn)直擊：你的評估體系為啥形同虛設(shè)？

很多Agent上線就翻車，根源是缺系統(tǒng)評估體系。早期靠人肉測試和直覺驗(yàn)證MVP還行，

規(guī)模化后低質(zhì)量輸出會(huì)快速消耗用戶信任。隨著Opus 4.5這類模型出現(xiàn)，靜態(tài)評估標(biāo)準(zhǔn)徹底失效，

評估得從“批改作業(yè)”升級為“觀察實(shí)驗(yàn)”模式。

三大評分器：Agent評估的組合拳

Anthropic建議用三種評分器構(gòu)建體系。代碼評分器是硬核質(zhì)檢員，

負(fù)責(zé)基礎(chǔ)功能和格式校驗(yàn)，可自動(dòng)化集成進(jìn)流程。LLM評分器當(dāng)智能考官，

搞定對話質(zhì)量等軟指標(biāo)，但需人工校準(zhǔn)防幻覺。

人工評分是終極體驗(yàn)官，把控人性化和倫理問題，高風(fēng)險(xiǎn)場景必用。

兩類核心指標(biāo)+三套評估策略

應(yīng)對Agent行為不確定性，Pass@k和Pass^k指標(biāo)按需選。

前者適用于可重試場景，后者針對高風(fēng)險(xiǎn)操作。評估策略分三類，

能力評估探邊界，回歸評估保穩(wěn)定，護(hù)欄評估守合規(guī)，三者缺一不可。

搭建評估飛輪，落地評估驅(qū)動(dòng)開發(fā)

從零構(gòu)建體系可按四步走：從真實(shí)失敗案例積累評估集，

明確可衡量的成功標(biāo)準(zhǔn)，將人工經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為自動(dòng)化能力，

持續(xù)迭代評估套件。評估驅(qū)動(dòng)開發(fā)要貫穿全流程，讓Agent持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。