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代理评估准备检查清单
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原文英文，约4000词，阅读约需15分钟。
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内容提要
本文提供了代理评估的实用检查清单，涵盖错误分析、数据集构建、评估设计及生产准备等方面。强调在构建评估前需手动审查真实代理轨迹，明确成功标准，并区分能力评估与回归评估。建议从简单的全回合评估开始，逐步增加复杂性，以有效识别失败原因。最后，强调在生产环境中持续评估和反馈的重要性，以不断改进代理性能。
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关键要点
- 在构建评估前，需手动审查20-50个真实代理轨迹，以了解失败模式。
- 定义明确的成功标准，确保专家之间对任务的通过与否达成一致。
- 将能力评估与回归评估分开，以便分别推动代理的进步和保护现有功能。
- 确保能够识别和阐明每个失败的原因，进行60-80%的错误分析。
- 选择合适的评估级别，包括单步、全回合和多回合评估，逐步增加复杂性。
- 确保每个任务都明确无歧义，并提供参考解决方案以证明其可解性。
- 在数据集构建中，测试正面案例和负面案例，以确保全面评估代理的行为。
- 选择专门的评估者，根据评估维度进行分工，确保评估的准确性和公正性。
- 在生产环境中持续进行评估和反馈，以不断改进代理性能。
- 将高通过率的能力评估纳入回归测试，确保生产环境中的质量控制。
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延伸问答
在构建代理评估之前，应该做哪些准备工作？
在构建评估之前，需手动审查20-50个真实代理轨迹，定义明确的成功标准，分开能力评估与回归评估，并确保能够识别每个失败的原因。
能力评估和回归评估有什么区别？
能力评估用于推动代理的进步，测量在困难任务上的进展，而回归评估则保护现有功能，确保代理仍然能够完成之前的任务。
如何进行有效的错误分析？
进行有效的错误分析需收集代表性的失败案例，进行开放编码，分类问题并迭代审查，确保能够识别每个失败的根本原因。
在评估中，如何选择合适的评估级别？
评估级别包括单步、全回合和多回合评估，建议从全回合评估开始，逐步增加复杂性，以匹配代理行为的不同层次。
数据集构建时需要注意哪些事项？
数据集构建时需确保每个任务明确无歧义，测试正面和负面案例，确保数据集结构与评估级别匹配，并根据代理类型量身定制数据集。
如何在生产环境中持续改进代理性能？
在生产环境中持续评估和反馈，捕捉用户反馈，定期手动探索生产轨迹，并确保生产失败反馈到数据集和错误分析中，以不断改进代理性能。
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