在评估中，你会如何区分模型改进与智能体基础设施各自的影响？

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摘要

这篇帖子讨论了 10 月 12 日扎克伯格和王参与的《Cheeky Pint》节目，提出了有关 AI 智能体评估的方法论问题：如何将模型改进带来的效果与智能体基础设施带来的效果区分开来。帖子建议分别在固定工具配置和各模型偏好的配置下进行受控比较，并单独报告任务完成情况、权限违规情况和故障恢复失败情况。

在 10 月 12 日的《Cheeky Pint》节目中，扎克伯格和王将智能体的行为描述为通过模型训练塑造的，同时也讨论了配套的隐私和安全基础设施。你会如何测试究竟是哪一层带来了更好的结果？固定工具和任务集，只替换模型，似乎是个有用的方法，但不同模型可能是围绕不同的工具接口训练的。比较时，是否需要同时采用一套通用配置和各模型偏好的配置，并分别报告任务完成情况、权限违规情况，以及操作失败后的恢复情况？来源：https://cheekypint.transistor.fm/35/transcript
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