本文探讨了评估代理人工智能系统性能的方法，强调与传统语言模型评估的区别。评估框架包括任务成功、工具使用质量、推理一致性和成本效益四个维度。有效评估需建立黄金数据集，并结合自动化、人工和混合评估方法，以确保代理在实际应用中的可靠性。