从零开始构建AI Agent评估体系：12种LangSmith评估方法详解

AI Agent 的评估需要全面考虑其完整的生命周期，从开发阶段到生产部署。评估过程应当涵盖多个关键维度：最终输出的事实准确性和实用价值、推理过程中工具选择的合理性和路径效率、结构化响应生成能力（如 JSON 格式）、多轮对话的上下文维持能力，以及在真实用户流量下的持续性能表现和错误监控能力。

 

为了有效监控和评估 Agent 生命周期的各个组件，LangSmith 作为最具影响力和广泛应用的工具平台之一，提供了强大的评估框架。本文将深入探讨十二种不同的智能体评估技术，详细阐述每种技术的适用场景和实施方法。这些技术涵盖了从传统的预测答案与标准答案比较，到先进的实时反馈评估等多个层面，其中标准答案会随时间动态变化。

 

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