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过去的一个月，对我来说，是彻底沉浸在智能体研发与评估的超高速通道里。得益于 LangChain 的 Deep Agents（深度智能体）框架，我们团队先后上线了四款超级有代表性的落地应用：一个是偏编程 AI 助手的 DeepAgents CLI，一个是能搞定各种 LangSmith 事务的应用内智能体 LangSmith Assist，一个能渐进学习你偏好的 Personal Email Assistant，还有一个元智能体驱动、真正“无代码”的 Agent Builder 平台。

坦白讲，这一连串的密集开发和上线，让我对智能体的“评估体系”有了更完整、务实、系统性的认识：只有构建起完善的测试和评判逻辑，才能让复杂的智能体产品真正具备可控性、可复现性和提升效率的能力。

本文将毫无保留，把我们测 Agent 的全套经验细致复盘：包含智能体评估的核心术语、针对每种运行模式的评测方法、实践中的细节代码、以及我们遇到的各种实际场景和通用避坑经验。

先来厘清本文使用的通用术语。智能体的运行方式有三种：

• 单步（Single step）：只让智能体循环运行一轮，主要判断它当下会做什么。

• 完整周期（Full turn）：在一个输入样本上让 Agent 完整走完思考与行动过程，可以有多次工具调用/反馈。

• 多轮交互（Multiple turns）：User 和 Agent 往返多轮，适合模拟实际连续对话和合作任务。 可测试的内容包括：Agent 在每轮里用了哪些工具步骤和参数（Trajectory）、给最终用户的输出（Final response）、还有诸如写进文件、生成链接等中间或产物状态（Other state）。

第一个大坑：深度智能体的每个数据点都需要“定制化测试”。

传统 LLM 测试其实很死板，就是构造一批输入数据，应用逻辑+评估逻辑+打分器，全部一锅端。

但 Agent 领域不是这样。比如哪怕用户提出同样的指令，不同场景下成功标准可能是完全不同的，你必须为每一种用例和场景都写专属的断言，有时候甚至针对 Agent 执行的路径、具体调用的工具序列都要逐一判定。

我亲身实践举个例子：做一个能记住用户偏好的日历调度 Agent，比如“不要早上 9 点前开会”。不仅要看它回复是否识别了这个规则，更要看它有没有确实调用写文件的工具改写了指定的文件路径，最后 Agent 还得在回复中明确给用户反馈，而且那个实际记忆文件里也要真的写对内容！

实操用 Pytest+LangSmith 做多维断言，Python 的代码基本如下面这样：

@pytest.mark.langsmith def test_remember_no_early_meetings() -> None: user_input = "我不希望在美东时间早上9点前安排任何会议" t.log_inputs({"question": user_input}) response = run_agent(user_input) t.log_outputs({"outputs": response}) agent_tool_calls = get_agent_tool_calls(response) # 检查智能体是否调用了写文件的 edit_file 工具，并且 path 是 memories.md assert any([tc["name"] == "edit_file" and tc["args"]["path"] == "memories.md" for tc in agent_tool_calls]) # 检查 Agent 是否在最终回复中确认记忆更新（用 LLM 评价判定） communicated_to_user = llm_as_judge_A(response) t.log_feedback(key="communicated_to_user", score=communicated_to_user) # 检查记忆文件内容是否更新了正确文本（可以用正则，也可以让大模型帮判） memory_updated = llm_as_judge_B(response) t.log_feedback(key="memory_updated", score=memory_updated)

像这样，每一条测试样例我们都能灵活地组合“路径断言”“产物检查”“最终对话判准”“多模型混合评判”，彻底避免那种“只看最终输出”的粗糙方式。所有测试的数据和日志，还能用 LangSmith 持续回溯排查，搞清楚到具体哪步出错，随时历史比对。

第二类主题是单步评估。作为深度智能体开发者，其实你会发现，绝大多数（不夸张地说可能 50% 以上）功能 Bug、回归问题、工具参数出错，都是在智能体的某个“单决策”里暴雷的。比如是不是调用了正确的工具函数，是不是给了对的参数，有没有多余动作。

针对这些高发点，单步评估模式可以快速切换场景（省下大把的 Token 和执行时间），每次就考它这一轮的判断力。使用 LangGraph 的开发者还可以直接中断到某个节点，比如在工具调用前下断点，马上 check 现在的 message stack、参数堆栈等关键状态：

@pytest.mark.langsmith def test_single_step() -> None: state_before_tool_execution = await agent.ainvoke( inputs, interrupt_before=["tools"] ) print(state_before_tool_execution["messages"])

这样，哪些决策有问题一目了然，临时回归改进也立竿见影，不一定要等它走完整个流程才发现崩溃结果。

第三类则是完整智能体周期评估，对标的是软件领域的“端到端测试”。单步只是考察某一点，Full Turn 要确保每一个输入都能把 Agent 链路里的工具、状态转移、最终消息都跑一遍。

典型如：日历助手会不会调用多个会议时间搜索；代码 Agent 会不会生成实际代码文件，并且能不能通过编译/正确输出；调研助手会不会找到真正权威的外部链接。针对这类需求，LangSmith 能完整捕捉/直观展示每一次调用的轨迹，也能输出整体 token 用量、响应延迟、轨迹分叉等高级分析数据。

这里最关键的是，“检查点”设置灵活——你可以只关心最终输出好坏（典型如复杂知识问答），也可以忙着捋清工具行动顺序，甚至连所有 Agent 运行产物都能一并验证。实际业务场景里两者结合最实用。

多轮交互评估则是智能体“拟人对话/持续任务”能力能否落地的关键。很多团队初期写测试喜欢直接把一串人工输入硬编码给 Agent 跑完一条线。问题在于，Agent 本身有更高的非确定性、branch 分叉概率很大。

如果第一步假设错了、模型回答超出预期轨迹，后面的输入就是“句句失效”，评估立马崩溃。我们的方案是每轮加灵活的条件判断，比如第一步输出合格才进入下一步，否则及时 fail，单轮/局部起始也能灵活配置。这让你不用为每种逻辑分支都写死输入脚本，评测起来灵活又兼顾规模化自动回归。

而要保证所有上面方式科学可靠，必须从源头就“配置干净可复现的评估环境”。Agent、尤其偏应用/产物型的，有状态副作用如文件写、外部 API、下载链接等。每轮测试都得还原到一个白板状态——否则历史“脏数据”残留，下次测试就可能因状态不同而推翻之前所有评测结果。

我们团队的工程策略，例如为 DeepAgents CLI 写测试时，每条用例自动给它开启临时目录；TerminalBench 直接跑 Docker/Sandbox；LangSmith Assess 还原 API 环境。对于重依赖外部 API 的评估，我们则用 vcr.py 或自写 Hono 代理，自动“录播”HTTP 流量，跑测试时优先回放，既快又省钱，还彻底避免接口不稳定导致数据漂移。总结起来只有一句话——深度智能体的测试永远要保证“每轮跑完都是独立、可追溯、等效复现”。

回到评测体系本身，我建议大家别理会“只看结果即合格”的陈旧逻辑，一定要从数据点、工具执行、输入链路、输出产物等多维度搭建断言矩阵。LangSmith 的测试集成能力是我们多应用反复实践的底座，每一个测试用例都能多位置断言、多轮自动收集全流程样本，一目了然找到智能体的短板和潜力提升空间。

最后，用一句话合集经验：智能体开发评估是一门系统工程，越复杂越不能掉以轻心。评价点要全、环境要净、模块要分层、指标要可回溯。不要放过任何潜在的流程 bug、决策歧义、实际产物不符，也不要被“测试就是验终极输出”误导。

你只要用好上面的方法论和工具链，哪怕面对再复杂的 Deep Agents、全功能 AI 助手，最终都能从混沌到有序，把工业级智能体产品推向真实用户场景。如果你正准备动手做 Agent 相关产品，欢迎参考我们的 LangSmith 评测实践。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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