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如何评估智能体性能？

评估是区分业余与专业智能体系统的关键，可从两个维度展开：

• 结果评估：简单任务可直接判断输出正确性（如库存查询回答是否准确）；复杂任务（如文章质量）可借助第二个 LLM，按统一评分标准（1-5 分）进行量化评估。
• 流程评估：通过追踪智能体的搜索查询、草稿内容、思考步骤等中间过程，定位系统瓶颈（如查询过于笼统、修改未采纳批评意见等）。

评估无需追求一开始就完美，可先让系统运行，再通过迭代持续优化评估体系。

记忆系统的构建

记忆能让智能体在每次运行中持续改进，分为两种类型：

• 短期记忆：记录任务执行过程中的即时信息，支持步骤间的上下文传递。
• 长期记忆：存储任务完成后的反思结果，包括成功经验、失败教训和改进方向，供后续任务调用。

与记忆不同，知识是预先加载的静态参考资料（如 PDF 文档、CSV 数据、数据库访问权限），智能体可随时调取以确保信息准确性。

安全护栏的设置

为避免 LLM 的非确定性带来的风险，需设置三层安全护栏：

1. 代码校验：针对输出格式、长度等确定性要求，用代码片段进行强制校验（如判断文章字数是否达标）。
2. LLM 裁判：针对事实一致性、语气专业性等模糊要求，用另一个 LLM 进行判断，若不达标则反馈智能体重试。
3. 人工审核：关键任务可在智能体完成后设置人工批准环节，确保输出符合预期。

四大核心设计模式

1. 反思（Reflection）让智能体不止步于初稿，通过 “生成→批判→修改” 的循环提升输出质量。例如邮件撰写：

• 初稿：“嘿，我们下个月见面讨论项目吧。谢了”（存在日期模糊、无签名、语气仓促等问题）
• 反思：识别上述问题后，修改为 “你好 Alex，我们能不能在 1 月 5 日至 7 日之间见面讨论项目时间表？请告诉我你的时间。祝好，Marina”

反思在结构化输出（如 JSON）、程序化指令、创造性工作和长篇写作中效果显著，但会增加延迟和成本，需测试其投入产出比。

1. 工具使用（Tool Use）LLM 本身仅能生成文本，无法获取实时信息、执行计算或操作外部系统。通过为其提供工具清单（如网络搜索、数据库查询、代码执行、日历访问），可极大拓展智能体的能力边界。

工具使用的核心逻辑是：LLM 识别任务需求，选择合适工具并请求调用，代码执行工具后将结果反馈给 LLM，最终由 LLM 生成答案。例如询问 “当前时间” 时，LLM 调用getCurrentTime()函数获取结果后再回复用户。

设计工具时需注意：

• 明确接口：包含工具名称、使用场景描述和输入模式（如 “ReadWebsiteContent” 工具，输入为网页 URL）。
• 隐藏实现细节：智能体仅需了解接口，无需关注 SQL 查询、身份验证等底层逻辑。
• 考虑异常处理：支持缓存、重试、限流和异步操作，提升工具可靠性。

1. 规划（Planning）不硬编码固定步骤，让 LLM 自主制定任务执行计划。例如零售客户服务智能体处理 “100 美元以下的圆形太阳镜现货查询” 时，会自主规划：
2. 调用get_item_descriptions工具查找圆形太阳镜
3. 用check_inventory工具核实库存
4. 通过get_item_price工具筛选 100 美元以下商品
5. 撰写并输出结果

规划可通过 JSON 格式或 Python 代码实现结构化表达，适用于复杂且场景多变的任务，但需通过安全护栏控制其不可预测性。

1. 多智能体协作（Multi-Agent）模拟人类团队协作模式，让多个具有明确角色的智能体分工配合，提升复杂任务处理效率和质量。其核心优势包括：

• 专业化分工：每个智能体专注特定领域，如研究员（负责市场趋势分析）、设计师（负责视觉资产创建）、撰稿人（负责文案撰写）。
• 资源优化：混合使用不同 LLM，简单任务用快速廉价模型，复杂任务用高性能模型。
• 并行处理：独立步骤可同时进行，缩短任务周期。

多智能体协作的四种模式：

• 顺序模式：智能体按固定顺序传递工作（如研究员→设计师→撰稿人），简单可预测，适合入门。
• 并行模式：独立任务同步执行（如研究员和设计师同时工作），提升效率但增加协调成本。
• 单一管理者层级：由管理者智能体规划协调，专家智能体负责具体执行，是生产环境中最常用的模式。
• 网状模型：任意智能体可随时通信，适用于头脑风暴等创造性任务，但难以控制。

协作设计的最佳实践：

• 定义清晰的输入输出接口，避免数据格式不兼容。
• 按角色分配工具权限，遵循最小权限原则。
• 记录完整执行轨迹，便于调试。
• 同时评估组件性能（如研究质量、设计效果）和端到端效果（如最终产出是否达标）。