评估AI智能体时最大的未解决问题有哪些？

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ai-agents evaluation debugging observability production multimodal unsolved-problems

摘要

这篇文章提出了关于评估生产环境中AI智能体的未解决问题，强调了多步骤轨迹、任务完成验证和调试故障等挑战。

对于运行生产环境智能体的团队来说，哪些问题在测量或调试方面仍然真正困难？我感兴趣的几个领域：● 评估多步骤/长时间运行的智能体轨迹 ● 判断智能体是否真正正确完成了任务，而不仅仅是产生了一个看似合理的回应 ● 工具调用和工作流正确性 ● 评估语音、视频或其他多模态智能体 ● 在模型/提示/工具变化时检测退化 ● 评估没有明确标准答案的智能体 ● 将离线评估分数与实际生产结果关联起来 ● 调试智能体失败的原因，而不仅仅是知道它失败了 你们现有的评估/可观测性工具在哪些问题上解决得不好？特别希望听到实际运行生产环境智能体的人的例子。
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