构建AI代理时如何进行评估与可观测性？

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摘要

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。

我最近花了很多时间构建AI应用和代理系统，越来越清楚的一点是：构建代理本身只是问题的一半。让一个LLM连接几个工具、加入RAG，然后创建一个在演示中看起来能正常工作的代理相对简单。我特别想了解那些构建生产级AI系统的团队如何解决以下问题： # 评估 * 离线评估与在线评估 * 黄金数据集与测试用例 * LLM作为评判的方法 * 人工审核工作流 * 对提示词、链和代理的回归测试 * 测量任务成功率 我在网上找到了一些资料。 # 可观测性 * 代理执行链路追踪 * 监控工具调用 * 跟踪token使用、延迟和成本 * 捕获中间推理/步骤 * 识别故障模式 * 生产环境中的告警与监控 我遇到过Langfuse、LangSmith、Arize AI、Helicone和Weights & Biases等工具，但我更感兴趣的是底层流程和思维模型，而非具体工具。
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