智能体评估框架
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随着AI应用从单轮对话转向多步推理的智能体（Agent），传统的“凭感觉检查”（Vibe Check）已无法捕捉重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。Google工程师Hugo Selbie指出，智能体可能在输出看似合理的同时悄悄消耗大量Token或触发重复副作用，导致成本飙升与用户信任崩塌。为此，业界正推动建立系统化的评估流水线：从定义关键用户旅程（CUJ）出发，结合轨迹分析、LLM-as-a-judge评分及代码级确定性检查，将评估集成至CI/CD门禁中。微软、IBM及开源社区也相继推出AgentEval、Foundry等工具，强调对执行路径而非仅最终结果的监控，以解决非确定性系统的可观测性难题。
事情怎么走到这一步
Google发布博客《Optimizing RAG retrieval》，提出通过测试数据集和自动化指标（如忠实度、相关性）来识别RAG系统中的“静默失败”，为后续智能体评估奠定基础。
cloud.google.com ↗Google进一步阐述智能体评估方法论，提出包含成功标准、过程轨迹（Trajectory）和信任安全三大支柱的框架，强调需区分“结果正确但过程错误”的情况。
cloud.google.com ↗Google Cloud针对生命科学等高监管行业发布指南，要求智能体评估必须满足GxP合规性，重点在于证明推理过程的透明性和可审计性，而不仅是任务完成率。
security.googlecloudcommunity.com ↗Google开发者博客发布《Evaluating AI agents: moving past the vibe check》，详细拆解了从定义CUJ到集成开源agent-eval工具包的三阶段方法，推荐使用布尔检查代替模糊评分以捕捉运营成本问题。
developers.googleblog.com ↗
还没定论的部分
- 在缺乏统一基准的情况下，不同厂商（如Google vs Microsoft）定义的“成功”指标是否存在不可比性？