你们实际如何评估代理决策,而非仅评估输出?

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摘要

作者质疑如何超越简单的通过/失败指标来评估AI代理决策,提出了成本加权评估和置信度校准。

我见过的大多数代理评估(如DeepEval、忠诚度评分等)检查输出是否良好——是否忠诚、是否抵抗了提示注入等。通过/失败。但我一直在构建一个代理,它做出实际决策并附带成本(支付供应商/验证/升级),而通过/失败感觉太粗略了。一个错误的“支付”导致金钱损失和一个错误的“升级”只浪费10分钟,两者都是“失败”,但在现实中差异巨大。好奇这里的人们怎么做。你们是否为不同的失败类型附加实际成本权重?检查代理的置信度是否校准?或者主要还是“在演示中看起来正确,就发布”?真诚地询问,因为我可能把这个问题复杂化了。
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