@LanLance24: 推荐这篇 Langfuse 团队成员的文章，主要讲当我们有 Traces 时如何设计 Agent/LLM 评测指标的最佳实践。 少而精、来自线上真实失败的case、能指导决策、会持续更新迭代，才是好的评测指标体系。 > 指标分成三类： 1…

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摘要

这篇文章推荐了 Langfuse 团队关于使用 Traces 设计 Agent/LLM 评测指标的最佳实践，包括目标指标、防护栏指标和运营指标，并强调从错误分析开始，保持指标少而精、可行动。

推荐这篇 Langfuse 团队成员的文章，主要讲当我们有 Traces 时如何设计 Agent/LLM 评测指标的最佳实践。 少而精、来自线上真实失败的case、能指导决策、会持续更新迭代，才是好的评测指标体系。 > 指标分成三类： 1、目标指标：你真正想提升的核心质量（比如回答是否真正解决问题、工具是否用对等）。 2、防护栏指标：绝对不能出错的红线（比如安全、合规、格式要求），一旦失败就很严重。 3、运营指标：成本、延迟、请求量等系统运行情况。 > 最佳实践：先通过错误分析（认真阅读一批真实轨迹，找出实际失败的地方），再结合产品目标来决定要监控哪些指标。挑选指标时要特别注意，指标必须能直接指导行动（比如指标变差时，你会决定回滚代码、回滚提示词，还是排查问题）。 指标是灵活的，不是一成不变的。系统更新后需要要重新执行，长期高分的指标可以直接下掉，同时还要防止为了刷某个指标而过度优化（Goodhart定律）。
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缓存时间: 2026/08/19 16:46

推荐这篇 Langfuse 团队成员的文章，主要讲当我们有 Traces 时如何设计 Agent/LLM 评测指标的最佳实践。

少而精、来自线上真实失败的case、能指导决策、会持续更新迭代，才是好的评测指标体系。

指标分成三类： 1、目标指标：你真正想提升的核心质量（比如回答是否真正解决问题、工具是否用对等）。 2、防护栏指标：绝对不能出错的红线（比如安全、合规、格式要求），一旦失败就很严重。 3、运营指标：成本、延迟、请求量等系统运行情况。

最佳实践：先通过错误分析（认真阅读一批真实轨迹，找出实际失败的地方），再结合产品目标来决定要监控哪些指标。挑选指标时要特别注意，指标必须能直接指导行动（比如指标变差时，你会决定回滚代码、回滚提示词，还是排查问题）。

指标是灵活的，不是一成不变的。系统更新后需要要重新执行，长期高分的指标可以直接下掉，同时还要防止为了刷某个指标而过度优化（Goodhart定律）。

Lotte (@lotte_verheyden): Before you write good evals, you have to pick the right things to evaluate. Main take-aways:

  • source metrics from failures you see in traces
  • keep the set small and maintainable
  • only keep a metric if you’d take action when it moves

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