对于让AI代理发挥作用，反馈系统比模型更重要吗？

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摘要

讨论反馈系统（静态分析、覆盖率工具、性能分析）比选择LLM对于让AI代理发挥效用更为关键，并以Oracle为GraalVM Native Image反射元数据生成测试的工作为例进行说明。

Oracle的这些人使用AI代理在1000多个JVM库中为GraalVM Native Image反射元数据生成测试，我觉得结果很有趣。（我在评论中链接了全文）他们最初尝试了标准的基于LLM的测试生成，但效果不佳（覆盖率低且遗漏很多），而最有效的方法是改变代理周围的设置，而不是代理本身。所以，性能最好的版本结合了一个简单的代理和强大的反馈信号——静态分析精确显示哪些反射调用点仍然需要覆盖，测试覆盖率工具（JaCoCo）显示缺少的内容，以及性能分析数据解释执行路径失败的原因。一旦他们添加了这个循环，系统在大多数库中从低覆盖率变为非常高覆盖率。我只是好奇你们是否也看到了同样的模式，即代理的性能更多地取决于反馈/验证设置，而不是模型本身？
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作者探讨了在生产环境中评估和监控AI代理所面临的挑战，包括离线评估与在线评估、LLM作为评判、链路追踪和成本追踪，并提到Langfuse、LangSmith等工具，但更关注底层流程。