什么是AI代理评估？

人工智能代理评估是指评估和了解人工智能代理在执行任务、决策和与用户交互方面的表现的过程。鉴于其固有的自主性，评估代理对于促进其正常运作至关重要。人工智能代理必须按照其设计者的意图行事，高效并遵守某些道德人工智能原则，以满足组织的需求。评估有助于验证代理是否满足这些要求。

评估过程涉及几个关键指标，包括准确性、效率、可扩展性和响应时间。对于生成文本的生成式人工智能(gen AI) 代理，例如由大型语言模型 (LLM) 驱动的代理，评估侧重于响应的连贯性、相关性和事实正确性。在预测性人工智能应用中，精度、召回率和 F1 分数等指标用于衡量代理做出可靠预测的能力。以人为本的标准，例如用户满意度和对话流程，也在评估代理与用户进行有意义的互动的能力方面发挥作用。

除了代理性能指标之外，评估还涉及跟踪对负责任的 AI 原则的遵守情况，例如偏见最小化、透明度和数据隐私。道德 AI 原则鼓励 AI 代理公平、可解释且不具有歧视行为。为了实现这些目标，评估方法可以包括基准测试、人机交互评估、A/B 测试和真实世界模拟。通过系统地评估 AI 代理，组织可以增强其 AI 能力、优化自动化工作并增强业务功能，同时最大限度地降低与不可靠或有偏见的代理 AI相关的风险。

AI代理评估的工作原理

评估 AI 代理需要在更广泛的正式可观察性框架内采用结构化方法。评估 (或 eval) 方法各不相同，但该过程通常涉及以下步骤：

1. 定义评估目标和指标

代理的目的是什么？预期结果是什么？人工智能如何在现实场景中使用？

请参阅“常见的 AI 代理评估指标”了解一些最流行的指标，这些指标属于性能、交互和用户体验、道德和负责任的 AI、系统和效率以及特定于任务的指标类别。

2. 收集数据并准备测试

为了有效地评估 AI 代理，请使用具有代表性的评估数据集，包括反映真实世界场景的各种输入和模拟实时条件的测试场景。注释数据代表了可用于测试 AI 模型的基本事实。

规划代理工作流程的每个潜在步骤，无论是调用 API、将信息传递给第二个代理还是做出决策。通过将AI 工作流程分解为单独的部分，可以更轻松地评估代理如何处理每个步骤。还要考虑代理在整个工作流程中的整体方法，或者换句话说，代理在解决多步骤问题时所采用的执行路径。

3. 进行测试

在不同的环境中运行 AI 代理并跟踪性能。分解单个代理步骤并评估每个步骤。例如，监控代理使用检索增强生成(RAG) 从外部数据库检索信息或API调用的响应。

4. 分析结果

将结果与预定义的成功标准进行比较，并确定需要改进的领域。通过平衡绩效与道德考虑来评估权衡。

代理是否选择了正确的工具？它是否调用了正确的函数？它是否在正确的上下文中传递了正确的信息？它是否产生了事实上正确的响应？

LLM-as-a-judge 是一种自动化评估系统，使用预定义的标准和指标来评估 AI 代理的表现。LLM-as-a-judge 并不完全依赖人类审阅者，而是应用算法、启发式方法或基于 AI 的评分模型来评估代理的反应、决策或行动。

5.优化和迭代

开发人员现在可以根据评估结果调整提示、调试算法、简化逻辑或配置代理架构。例如，可以通过加快响应生成和任务完成时间来改进客户支持用例。可以优化系统效率以提高可扩展性和资源利用率。

常见的AI代理评估指标

开发人员希望代理能够按预期工作。鉴于 AI 代理的自主性，了解 AI 决策背后的“原因”非常重要。查看开发人员可以用来成功评估其代理的一些最常见指标。

表现

• 准确性 衡量人工智能提供正确或所需输出的频率。

• 准确率和召回率 用于分类任务中，评估结果的相关性（准确率）和完整性（召回率）。

• F1 分数是精确度和召回率之间的平衡，可用于评估预测机器学习模型。

• 错误率是错误输出或失败操作的百分比。

• 延迟 是AI代理处理并返回结果所需的时间。

• 适应性是代理根据新信息调整行为的能力。

交互和用户体验

对于与用户交互的人工智能代理，例如聊天机器人和虚拟助手，评估人员会关注这些指标。

• 用户满意度分数 (CSAT) 衡量用户对 AI 响应的满意程度。

• 参与率 跟踪用户与AI系统互动的频率。

• 对话流程 评估人工智能维持连贯且有意义的对话的能力。

• 任务完成率 衡量AI代理帮助用户完成任务的有效性。

道德且负责任的人工智能

为了帮助确保代理公平、透明和公正，开发人员会评估以下指标：

• 偏见和公平性分数 可以检测不同用户群体之间的AI决策差异。

• 可解释性评估人工智能输出被人类理解的程度。

• 数据隐私合规性 衡量对GDPR或CCPA等法规的遵守情况。

• 对抗性鲁棒性 测试人工智能系统抵抗操纵或误导性输入的能力。

制度与效率

这些指标有助于评估人工智能驱动系统的运行效率：

• 可扩展性 评估人工智能在不断增加的工作负载下的表现。

• 资源使用 情况衡量计算、内存和电力消耗。

• 正常运行时间和可靠性 跟踪系统可用性和故障率。

特定任务

根据人工智能应用，可以采用具体的评估指标：

• 困惑度（针对 NLP 模型） 衡量AI语言模型预测文本序列的能力。

• BLEU和ROUGE（用于文本生成） 通过将 AI 生成的内容与人类书写的文本进行比较来评估其质量。

• MAE/MSE（用于预测模型）平均绝对误差（MAE）和平均平方误差（MSE）评估人工智能驱动预测的预测准确性。

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