在AI Agent开发领域，开发者们常常面临一个棘手的问题：传统的软件测试方法在AI Agent面前似乎失去了效力。这并非偶然，而是源于AI Agent的两大本质特性——非确定性和多轮交互的复杂性。非确定性意味着，相同的输入在不同时间、不同上下文甚至不同随机性采样下，AI Agent可能给出截然不同的路径和结果。而多轮交互的复杂性则体现在，AI Agent并非简单的“问一句答一句”的函数调用，而是一个会不断滚动的对话链路。在这个过程中，任何一步的小小偏航，都可能引发灾难级的连锁反应。更不用说，AI Agent还会调用工具、读写状态、访问数据库，甚至串联多个系统，这使得其测试难度大大增加。
面对这样的挑战，传统的测试方法显然已经力不从心。开发者们需要的，是一种能够可靠、可复现、可自动化地衡量AI Agent质量与行为的评估方法。幸运的是，某知名AI研究机构最近发布的一篇技术博客《Demystifying evals for AI agents》（中文译名：揭开AI代理评估的神秘面纱），为我们提供了宝贵的思路。
一、AI Agent评估的特殊性
与早期的LLM（大语言模型）评估相比，AI Agent的评估有着本质的不同。LLM的评估往往非常简单，比如给出一个Prompt：“西红柿炒鸡蛋怎么做？”，然后检查Response是否符合预期的菜谱。只要菜谱正确，就可以判定为Pass。然而，AI Agent并非在做填空题，而是在执行一个完整的任务循环：调用工具、观察结果、修正计划、修改环境状态。
以某内部测试中的一个真实案例为例，在测试最新的AI模型时，他们使用了一个基准测试，任务是“订机票”。按照预设的评估逻辑，模型必须严格遵循某条退改签政策。然而，聪明的模型竟然发现了政策本身的一个漏洞，它绕过了原本的限制，成功帮用户订到了票，而且方案甚至比标准答案更好。然而，按照原有的评估标准，这个模型却被判定为“失败”。这个案例深刻地揭示了静态评估标准的局限性——当AI Agent的能力越强时，静态的评估标准就越容易失效。
二、评估系统的进化：从“批改作业”到“观察实验”
面对AI Agent的评估难题，评估系统必须从“批改作业”的模式进化为“观察实验”的模式。这意味着，评估不再仅仅是检查AI Agent的输出是否符合预期，而是要观察其在整个任务循环中的表现，包括其如何调用工具、如何观察结果、如何修正计划以及如何修改环境状态。
为了实现这一目标，我们需要重新定义评估的组件。其中，Task的定义尤为关键。在AI Agent的语境下，Task不再只是一句简单的Prompt，而是一个包含明确输入环境和严格成功标准的测试用例。例如，在测试一个能够处理文件系统的AI Agent时，我们可以设计一个Task，要求它在虚拟的文件系统中完成特定的文件操作任务，并设定明确的成功标准，如文件是否被正确创建、修改或删除。
三、系统化评估的工程方法
为了实现可靠、可复现、可自动化的AI Agent评估，我们需要采用系统化的工程方法。以下是一些关键的步骤和实践：
1. 设计全面的测试用例
测试用例的设计是评估的基础。我们需要根据AI Agent的实际应用场景，设计出全面、多样的测试用例。这些测试用例应该覆盖AI Agent可能遇到的各种情况，包括正常情况、边界情况以及异常情况。例如，在测试一个能够处理用户查询的AI Agent时，我们可以设计出包含各种类型查询的测试用例，如简单查询、复杂查询、模糊查询等。
2. 构建虚拟环境
为了模拟AI Agent在实际环境中的表现，我们需要构建一个虚拟环境。这个虚拟环境应该能够模拟AI Agent可能遇到的各种环境状态和工具调用。例如，在测试一个能够处理电商订单的AI Agent时，我们可以构建一个包含虚拟商品库、虚拟用户库以及虚拟支付系统的虚拟环境。
3. 定义明确的成功标准
成功标准的定义是评估的关键。我们需要根据测试用例的具体要求，定义出明确的成功标准。这些成功标准应该能够客观地反映AI Agent在测试用例中的表现。例如，在测试一个能够处理文件系统的AI Agent时，我们可以定义出如“文件是否被正确创建”、“文件内容是否被正确修改”等成功标准。
4. 实现自动化评估
自动化评估是提高评估效率和准确性的重要手段。我们需要通过编写自动化脚本或使用自动化评估工具，实现评估过程的自动化。这样不仅可以大大提高评估效率，还可以减少人为因素对评估结果的影响。例如，我们可以编写一个自动化脚本，用于在虚拟环境中执行测试用例，并自动收集和分析评估结果。
5. 持续迭代和优化
AI Agent的评估是一个持续迭代和优化的过程。我们需要根据评估结果，不断调整和优化测试用例、虚拟环境以及成功标准。同时，我们还需要关注AI Agent的最新发展动态，及时更新评估方法和工具，以确保评估的准确性和有效性。
四、实践中的挑战与解决方案
在实际应用中，我们可能会遇到一些挑战。例如，如何设计出全面、多样的测试用例？如何构建一个足够真实的虚拟环境？如何定义出明确的成功标准？针对这些问题，我们可以采取一些解决方案。例如，我们可以借鉴行业内的最佳实践，参考其他开发者的经验和方法；我们可以利用现有的模拟工具和框架，快速构建出虚拟环境；我们可以与业务团队紧密合作，共同定义出符合业务需求的成功标准。
AI Agent的评估是一个复杂而重要的任务。通过采用系统化的工程方法，我们可以实现可靠、可复现、可自动化的评估，为AI Agent的开发和迭代提供有力的支持。希望本文的解析和实践指南能够为广大AI Agent开发者提供有益的参考和启示。