【英文长推】浅析三种评估 AI Agent 的方法：有何利弊？

评估 AI Agent 主要有 3 种方法：1）自动基准测试：AI 单元测试。通用基准（MMLU、ARC、HumanEval）有助于衡量人工智能的性能。优点：快速、一致的反馈；易于跟踪改进情况。缺点：可被「戏弄」；并不总是反映现实世界的使用。 2）人工反馈：OG 方法。优点：真实世界验证；捕捉细微问题；直接用户对齐；更适合主观任务。缺点：昂贵且缓慢；难以扩展；评估者之间不一致；容易受到人为偏见的影响。3）模型作为评判者：将其视为获取专家意见，但通过 LLM 实现自动化。优点：可扩展；标准一致；比人工反馈更快。缺点：继承模型偏见；能偏向某些风格；受模型能力限制。 一些很酷的新工具使评估更容易：Weights & Biases 刚刚发布了 Weave，一个完整的评估工具包，使跟踪和改进 Agent 变得更简单；LangChain 的 LangSmith 是一款用于调试 Agent 的工具；LlamaIndex 为 RAG 带来特定指标。【原文为英文】\n原文链接