综合评分
7.2
B 级
技术深度 (x1.1)7
可操作性 (x1.3)8
创新性6
影响力 (x1.3)7
教育价值 (x1.1)9
时效性7
可复现性7
核心要点
Agent eval 的核心挑战: 非确定性、多路径、长程依赖
评估方法: 小样本快速迭代 + LLM-as-judge 规模化 + 人类测试
关注最终状态而非过程步骤，允许 Agent 通过不同路径达到目标
代码实践建议
构建 Agent 评估框架
创建包含 task 定义、LLM-as-judge 和人类评估的评估管道
思维流程导图
flowchart TD
A["Agent Evals"] --> B["核心挑战"]
B --> B1["非确定性"]
B --> B2["多有效路径"]
B --> B3["长程依赖"]
A --> C["评估方法"]
C --> C1["小样本快速迭代"]
C --> C2["LLM-as-Judge"]
C --> C3["人类测试"]