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本文全面介绍了AI智能体评估体系的重要性与构建方法，涵盖评估基本构成、评分器选择、战略设计及四类主流智能体评估方案。文章提供了从零开始的评估框架路线图，强调评估的复利价值，倡导"评估驱动开发"文化。通过组合自动化评估、生产监控等方法，团队可建立全面质量保障体系，避免被动调试，实现AI智能体持续优化与创新，是开发大模型应用的必学指南。

Anthropic的AI智能体评估：从理论到实践的权威指南

1. 导论：为何严格的评估是AI智能体成功的基石

AI智能体（Agent）正以前所未有的速度变得更加强大和普及。它们能够跨越多轮交互、调用工具、修改状态并根据中间结果进行调整。然而，正是这些赋予智能体强大能力的自主性、智能性和灵活性，也使其评估变得异常困难。

若缺乏一套系统性的评估（evals）体系，开发团队将不可避免地陷入被动的“救火”模式——问题只能在生产环境中被发现，而修复一个缺陷时又常常引发新的问题。构建一套健全的评估体系，不仅是确保产品质量的战术需要，更是加速迭代、量化改进和建立长期竞争优势的核心战略。不建立评估体系将面临诸多根本性风险：

• •被动式调试：团队只能等待用户抱怨，然后手动复现问题，修复缺陷后又祈祷没有引入新的性能衰退。这种模式效率低下且充满不确定性。
• •无法量化改进：团队无法区分真实的性能衰退与随机波动，也无法客观衡量一项新变更（如提示词优化）究竟带来了多大的价值。决策只能依赖直觉和零散的反馈。
• •减缓创新速度：当行业内出现更强大的基础模型时，缺乏评估体系的公司需要花费数周时间进行手动测试和验证；而拥有成熟评估体系的竞争对手，则可以在几天内完成模型的优势分析、适配和升级。

无论是处于早期阶段还是已经规模化的团队，都能从构建评估体系中获益。视频编辑工具Descript的智能体团队在早期就围绕三个核心维度（“不破坏”、“按指令操作”、“做得好”）构建评估，并逐步从人工评分演进到由产品团队定义标准、并定期进行人工校准的LLM评分器。而Bolt AI团队则是在其智能体被广泛使用后才开始构建评估体系，他们在短短3个月内就建立了一套涵盖静态分析、浏览器自动化测试和LLM裁判的综合评估系统。

评估的价值是复合增长的。虽然其前期投入成本显而易见，但其带来的清晰度、开发速度和质量保障的长期收益是巨大的。更重要的是，评估体系可以成为产品团队与研究团队之间带宽最高的沟通渠道，它将模糊的产品需求转化为研究团队可以直接优化的具体、可衡量的指标。为了构建这样一套体系，我们首先需要理解一个评估的基本构成要素。

2. 评估的基本构造：解构一个完整的测试流程

本章节旨在解构一个AI智能体评估的基本组成部分，为您建立一个清晰的概念框架。理解这些核心术语对于后续设计、执行和解读评估结果至关重要。一个评估（eval）本质上就是对AI系统的测试：给予一个输入，然后用评分逻辑来衡量其输出的成功程度。

以下是构建智能体评估时使用的八个核心术语定义：

• •任务 (Task)：也称为“问题”或“测试用例”，是具有明确输入和成功标准的单个测试。
• •试验 (Trial)：对单个任务的一次尝试。由于模型输出具有不确定性，通常需要运行多次试验以获得更稳定的结果。
• •评分器 (Grader)：用于对智能体某方面性能进行评分的逻辑。一个任务可以有多个评分器，每个评分器可包含多个断言（checks）。
• •记录 (Transcript)：也称为“轨迹”或“追踪”，是一次试验的完整记录，包括所有输出、工具调用、思维链、中间结果和其他交互。
• •结果 (Outcome)：试验结束时环境的最终状态。例如，一个订票智能体的记录最后可能显示“您的机票已预订”，但真正的结果是环境的数据库中是否存在一个真实的预订记录。
• •评估框架 (Evaluation harness)：端到端运行评估的基础设施。它负责提供指令和工具、并发运行任务、记录所有步骤、对输出进行评分并汇总结果。
• •智能体框架 (Agent harness)：使模型能够作为智能体行动的系统，它负责处理输入、协调工具调用并返回结果。我们评估“一个智能体”时，实际上是在评估其框架和模型的组合性能。
• •评估套件 (Evaluation suite)：为衡量特定能力或行为而设计的一系列任务集合。套件中的任务通常共享一个广泛的目标，如一个客户支持评估套件可能包含退款、取消订单和升级处理等任务。

掌握了这些术语后，我们就能更清晰地理解现代AI智能体评估的复杂性。与传统的单轮评估（一个提示、一个响应、一次评分）不同，现代AI智能体的评估通常是多轮评估（multi-turn evaluation）。一个简单的评估可能只是检查输出是否符合预期，而一个复杂的多轮评估（例如，要求智能体构建一个MCP服务器）则涉及智能体调用工具、执行代码、更新环境并最终通过单元测试来验证其工作成果。

智能体的评估之所以更复杂，是因为它们在多轮交互中会修改环境状态，这意味着一个微小的错误可能会被放大并向下传播。更值得注意的是，前沿模型可能会发现评估设计者未曾预料到的“创造性”解决方案。例如，Opus 4.5在处理一个机票预订任务时，发现并利用了预订策略中的一个漏洞，虽然从技术上“失败”了评估，但实际上为用户找到了一个更优的解决方案。

在清晰地理解了评估的构成之后，下一步的关键是选择正确的工具来衡量性能——也就是评分器。

3. 评分器工具箱：选择正确的衡量标尺

选择合适的评分器（Grader）是评估设计的核心环节。不存在万能的评分器，最佳实践通常是根据任务的特性，组合使用代码、模型和人工这三种评分器。每种评分器都负责评估试验记录（Transcript）或最终结果（Outcome）的某个方面。

作为一名策略师，您的首要指令是尽可能优先选择确定性的代码评分器，因为它们提供了最可靠、最低成本的信号。当需要评估主观质量、开放式任务或存在多个有效解决方案的场景时，再引入模型评分器。最后，将您最宝贵的资源——人工评分器——保留用于两个关键职能：为最复杂的判断建立“黄金标准”，以及持续校准您的模型评分器以确保其准确性。

评分器的选择仅仅是评估设计的一部分，更宏观的战略性考量同样重要。接下来，我们将探讨如何从战略层面设计评估。

4. 战略性评估设计：从能力探索到一致性保障

有效的评估不仅是关于“组件”的正确组合，更是关于“战略”的清晰定位。本章将探讨两个核心的战略层面：评估的目标定位，以及如何科学地处理智能体行为的非确定性。

第一部分：评估类型的战略定位

评估通常服务于两个不同的目标，理解其差异对于设定正确的期望至关重要。

这两种评估类型之间存在一种动态的转化关系。当一项能力评估的通过率变得足够高时，它就可以“毕业”并被纳入回归评估套件中。曾经用于衡量“我们是否能做到”的任务，转变为衡量“我们是否仍能可靠地做到”的基准。

第二部分：应对非确定性的科学方法

智能体行为的非确定性（即每次运行的结果可能不同）使得评估结果的解读变得复杂。一次通过可能只是运气，一次失败也可能只是偶然。为了科学地衡量这种不确定性，我们可以使用两个关键指标：pass@k和pass^k。

• •pass@k：多次尝试中的最佳表现

• •定义：衡量智能体在k次尝试中至少成功一次的概率。
• •解读：随着尝试次数k的增加，pass@k的分数会上升。它回答的问题是：“如果我们给智能体足够多的机会，它成功的可能性有多大？”
• •应用场景：适用于“只要有一次成功就行”的场景。例如，在代码生成任务中，如果智能体生成了多个解决方案，只要其中一个能通过测试，任务就算成功。

• •pass^k：多次尝试的一致性表现

• •定义：衡量智能体在k次尝试中每次都成功的概率。
• •解读：随着尝试次数k的增加，pass^k的分数会下降，因为它对一致性的要求越来越高。例如，一个单次成功率为75%的智能体，在连续3次试验中全部成功的概率pass^3仅为 (0.75)³ ≈ 42%。
• •应用场景：适用于对可靠性和一致性要求极高的场景，例如面向客户的自动化智能体，用户期望每次交互都能得到正确的结果。

这两个指标在k=1时是相同的，但随着k的增加，它们会讲述截然不同的故事。pass@k趋近于100%，而pass^k趋近于0%。根据您的产品需求选择合适的指标，是做出正确判断的关键。

掌握了这些高层战略后，接下来让我们深入了解如何将它们应用到不同类型的具体智能体评估实践中。

5. 实践指南：为四类主流智能体量身定制评估方案

虽然AI智能体的应用场景千差万别，但它们大多可以归纳为几个主流的原型。本章节将针对代码、对话、研究和计算机使用这四种常见的智能体类型，提供经过实战验证的、可操作的评估技术和实例。

5.1 评估代码智能体 (Evaluating coding agents)

代码智能体的任务是编写、测试和调试代码。它们的评估通常具有明确的对错标准，因为软件的行为是相对容易验证的：代码能否运行？测试是否通过？

• •评估方法：主流的基准测试如SWE-bench Verified和Terminal-Bench都采用了这种方法。SWE-bench通过运行仓库的测试套件来验证智能体提交的修复方案是否解决了问题且未破坏现有功能。这个基准测试有力地见证了模型能力的飞速发展：大型语言模型在该评估上的通过率在短短一年内就从40%跃升至超过80%。Terminal-Bench则专注于评估端到端的复杂技术任务，如从源码构建Linux内核。
• •超越结果：除了验证最终结果（Outcome），评估记录（Transcript）也同样重要。例如，可以使用基于启发式规则的代码质量检查，或使用模型评分器来评估智能体与用户交互或调用工具的方式是否合理。

示例：一个理论上的代码智能体评估配置

假设任务是修复一个认证绕过漏洞，其评估配置（以YAML格式表示）可能如下所示：

task: id: "fix-auth-bypass_1" desc: "Fix authentication bypass when password field is empty and ..." graders: - type: deterministic_tests required: [test_empty_pw_rejected.py, test_null_pw_rejected.py] - type: llm_rubric rubric: prompts/code_quality.md - type: static_analysis commands: [ruff, mypy, bandit] - type: state_check expect: security_logs: {event_type: "auth_blocked"} - type: tool_calls required: - {tool: read_file, params: {path: "src/auth/*"}} - {tool: edit_file} - {tool: run_tests} tracked_metrics: - type: transcript metrics: - n_turns - n_toolcalls - n_total_tokens - type: latency metrics: - time_to_first_token - output_tokens_per_sec - time_to_last_token

在此配置中，type: deterministic_tests指示框架通过运行特定的单元测试来验证成功，而expect: security_logs: {event_type: "auth_blocked"}则是一个state_check评分器，它通过检查系统安全日志中是否存在特定条目来确认修复是否生效。

5.2 评估对话智能体 (Evaluating conversational agents)

对话智能体（如客服、销售）的独特挑战在于，交互过程的质量本身就是评估的一部分。评估这类智能体通常依赖于两个核心要素：“可验证的最终状态”和“评估交互质量的量规（rubric）”。

• •评估方法：通常需要另一个LLM来模拟用户，通过多轮对话来测试智能体。基准测试τ2-Bench就是一个很好的例子，它模拟零售支持和机票预订等场景，并从多个维度进行评分：问题是否解决？交互轮次是否过长？语气是否恰当？
• •多维度成功：成功的定义是多维的。例如，一个客服工单的处理是否成功，可能取决于工单状态是否更新（状态检查）、交互是否在10轮内完成（记录约束）以及语气是否共情（LLM评分标准）。

示例：一个理论上的对话智能体评估配置

假设任务是为一位沮丧的客户处理退款：

graders: - type: llm_rubric rubric: prompts/support_quality.md assertions: - "Agent showed empathy for customer's frustration" - "Resolution was clearly explained" - "Agent's response grounded in fetch_policy tool results" - type: state_check expect: tickets: {status: resolved} refunds: {status: processed} - type: tool_calls required: - {tool: verify_identity} - {tool: process_refund, params: {amount: "<=100"}} - {tool: send_confirmation} - type: transcript max_turns: 10tracked_metrics: - type: transcript metrics: - n_turns - n_toolcalls - n_total_tokens - type: latency metrics: - time_to_first_token - output_tokens_per_sec - time_to_last_token

此配置中的llm_rubric评分器使用自然语言断言（如"Agent showed empathy..."）来评估沟通的细微差别，而state_check则客观地验证后端系统中的票据和退款状态是否已正确更新，从而实现主观与客观评估的结合。

5.3 评估研究智能体 (Evaluating research agents)

研究智能体的任务是收集、综合和分析信息。其评估难点在于，质量标准（如“全面”、“来源可靠”）是高度上下文相关的，且通常不存在唯一的正确答案。

• •组合策略：评估这类智能体需要组合使用多种评分器策略：

• •扎实性检查 (Groundedness checks)：验证智能体提出的每一个声明是否都能在其引用的来源中找到支持。
• •覆盖率检查 (Coverage checks)：预先定义一个好的答案必须包含的关键事实点，并检查智能体的回答是否覆盖了这些点。
• •来源质量检查 (Source quality checks)：确认智能体引用的来源是否权威，而非随意检索到的结果。

• •人工校准：鉴于研究质量的主观性，用于此类评估的基于LLM的评分标准需要与人类专家的判断进行频繁和密切的校准，以确保其可靠性。

5.4 评估计算机使用智能体 (Computer use agents)

这类智能体通过图形用户界面（GUI）与软件进行交互，就像人类一样使用截图、鼠标点击和键盘输入。

• •评估方法：评估需要在真实或沙盒化的环境中进行。基准测试WebArena和OSWorld展示了如何通过检查后端状态（如数据库内容、文件系统）和前端状态（如URL、UI元素）来验证任务是否完成。
• •权衡与优化：评估在这类智能体的优化中扮演了关键角色。例如，在“Claude for Chrome”产品的开发中，团队通过评估来权衡不同交互方式的利弊。对于提取维基百科文本这类任务，基于DOM的交互（Token消耗高，速度快）更高效；而对于在亚马逊上找商品这类任务，基于截图的交互（Token消耗低，速度慢）则更优。评估帮助团队验证了智能体是否能在不同情境下做出正确的选择。

无论评估哪种类型的智能体，从零开始构建评估体系都遵循一套通用的路线图。下一章将详细展开这套路线图。

6. “从0到1”路线图：构建可信赖的评估框架

本章提供的是一套经过实战检验的、可操作的路线图，旨在指导团队从零开始，逐步建立起一套值得信赖的、能够驱动产品发展的评估体系。

第0步：尽早开始

许多团队迟迟不建立评估体系，因为他们认为需要数百个任务才能启动。实际上，从20-50个源自真实失败案例的简单任务开始就足够了。在智能体开发的早期阶段，任何改动都会产生显著影响，小样本量足以捕捉到这些变化。

第1步：从手动测试开始

将您在开发过程中已经进行的手动检查、每次发布前的验证项，以及用户报告的Bug和支持工单，转化为自动化的测试用例。这能确保您的评估套件从一开始就反映真实的使用场景。

第2步：编写明确的任务和参考解决方案

一个好的任务标准是：“两位领域专家能够独立地对结果得出相同的通过/失败结论”。任务描述中的任何模糊性都会转化为评估指标中的噪音。为每个任务创建一个“已知良好”的参考解决方案，这既能证明任务是可解的，也能验证评分器配置是否正确。

第3步：构建平衡的问题集

评估需要同时测试“应该发生”和“不应该发生”的场景，以避免单向优化。例如，在为Claude.ai开发网络搜索功能的评估时，团队不仅测试了模型在需要时（如查询天气）是否会搜索，还测试了它在不需要时（如回答“谁创立了苹果公司？”）是否会避免搜索。这有助于在“漏触发”和“误触发”之间找到最佳平衡。

第4步：构建稳健的评估框架和稳定的环境

确保评估中使用的智能体框架与生产环境大致相同。更重要的是，每次试验都应在隔离的、干净的环境中开始。残留的文件、缓存数据或资源耗尽等共享状态问题会导致评估结果失真，让您误以为是智能体的问题，而实际上是基础设施的脆弱性所致。

第5步：深思熟虑地设计评分器

遵循以下核心原则：

• •关注产出而非路径：避免过于僵化地检查智能体是否遵循了特定的步骤序列。智能体常常会找到设计者未预料到的有效路径，应奖励这种创造性。
• •为多组件任务设置部分得分：一个能够正确识别问题但未能处理退款的客服智能体，显然比一个立即失败的要好。评分体系应能反映这种成功的连续性。
• •通过专家校准LLM评分器：密切与人类专家合作，确保模型评分器与人类判断之间没有偏差。
• •警惕评分逻辑漏洞：仔细检查评分逻辑，避免因评分器本身的缺陷导致分数失真。例如，Opus 4.5在CORE-Bench上最初得分仅为42%，但在研究人员修复了评分器中对数字精度要求过于严格、任务描述模糊等问题后，分数跃升至95%。同样，METR基准测试发现，其部分任务的评分逻辑存在缺陷，导致像Claude这样严格遵循指令的模型反而被扣分，而那些忽略了指令中分数门槛的模型却获得了更高的分数。这有力地警示我们，有缺陷的评分器不仅会误导，还会惩罚表现良好的模型。

第6步：检查记录 (Transcripts)

阅读失败任务的记录，是判断评估本身是否有效、发现智能体真实问题的关键技能。当一个任务失败时，记录会告诉您是智能体真的犯了错，还是您的评分器拒绝了一个有效的解决方案。

第7步：监控能力评估的饱和度

当一个评估的通过率达到100%时，它就失去了指导改进的信号，这种现象称为评估饱和（eval saturation）。例如，代码审查公司Qodo最初对Opus 4.5的表现并不满意，因为他们现有的评估无法捕捉其在更长、更复杂任务上的进步。为此，他们开发了一套新的、更具挑战性的智能体评估框架，从而获得了对模型能力的更清晰认识。

第8步：保持评估套件的长期健康

最佳实践是：由一个专门的团队负责维护核心的评估基础设施，而领域专家和产品团队则贡献和运行具体的评估任务。我们强烈倡导一种**“评估驱动开发”（eval-driven development）**的文化。这不仅是一种实践，更是一种组织性的文化转变，它要求在智能体尚不具备某项能力之前，就先构建评估来定义它，然后持续迭代，直到智能体表现良好。这种文化将整个组织对齐到可衡量的质量目标上。

自动评估虽然强大，但它只是理解智能体性能的众多方法之一。下一章将把它置于一个更广阔的视野中进行探讨。

7. 超越自动化：构建智能体性能的全景视图

在安全工程领域有一个著名的“瑞士奶酪模型”，它指出没有任何单一的安全层能够捕获所有风险。同样，没有任何单一的评估方法能够揭示AI智能体性能的所有方面。一个全面、立体的性能视图来自于多种方法的组合。

下表系统性地对比了六种关键的性能理解方法：

这些方法共同构成了一个多层次的质量保障体系，并映射到智能体开发的不同阶段。自动化评估是预发布和持续集成/持续部署（CI/CD）阶段的第一道防线。生产监控在发布后启动，用于发现真实世界中的问题。A/B测试用于验证重大的产品变更。用户反馈和人工记录审查是持续性的实践，用于填补空白。而系统性人类研究则保留用于校准LLM评分器或评估那些以人类共识为最终标准的主观任务。

最高效的团队会将这些方法结合起来，形成一个立体的、相互补充的质量保障体系，确保任何一层遗漏的问题都能被下一层捕获。

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