引言：打破“修复一个bug，冒出三个新bug”的怪圈
许多AI开发团队都对一个场景感同身受：AI智能体的行为难以预测，看似修复了一个问题，却常常在别处引发新的、意想不到的故障。团队因此陷入被动的“打地鼠”式开发循环，疲于奔命，产品质量却停滞不前。
我们不禁要问：如何才能自信地改进AI智能体，确保每次更新都是真正的进步，而不是倒退？
答案在于建立一套科学、严谨的评估体系。本文将揭示几个关于AI智能体评估（evals）的关键见解，这些见解源自Anthropic等前沿团队的实践经验，旨在帮助你建立一个更高效、更可预测的智能体开发流程。
1. 评估不是“开销”，而是“加速器”
许多团队将编写评估视为拖慢进度的额外开销，但实际上，严谨的评估是加速开发、提升质量的关键。
没有评估体系时，团队就像在“凭感觉飞行”。他们只能被动等待用户抱怨，然后花大量时间手动复现问题，最后祈祷这次的修复不会引入新的回归（regressions）。这种开发模式不仅效率低下，而且风险极高。
一套完善的评估体系能带来复合价值，将开发过程从被动响应转变为主动构建：
加速采纳新模型： 当更强大的基础模型发布时，有评估体系的团队可以在几天内完成验证和升级，而没有评估的团队则可能需要数周的手动测试，错失先机。
改善团队沟通： 评估为产品和研究团队提供了共同的语言和可优化的具体指标。更重要的是，它迫使产品团队在开发前就明确定义智能体的“成功标准”，从而消除模糊不清的需求， 将评估从一个测试工具转变为核心的产品定义与战略对齐机制。
主动规避风险： 评估能在问题影响真实用户之前就发现并修复它们，让团队能够自信地发布新功能，而不是提心吊胆。
此外，一个好的评估系统还能为关键的运营指标（如成本、延迟和token使用量）提供基线，将定性的改进转化为可衡量的商业价值。
评估的价值是复利式的。它的成本在前期可见，但其收益会随着时间的推移而不断累积。
2. 考核“结果”，而非“路径”
一个反直觉的评估原则是：不要苛求AI智能体遵循你预设的、唯一的正确步骤；而应该专注于评估它是否达成了最终目标。
原因在于，前沿模型（frontier models）可能会找到评估设计者未曾预料到的、更具创造性的解决方案。过于死板、只认唯一路径的评估标准，会扼杀这种宝贵的创造力，甚至错误地惩罚更优的解决方案。
一个具体的例子是，在一次测试中，Opus 4.5模型接到了一个预订机票的任务。它没有按照预设的步骤操作，而是通过发现政策中的一个漏洞，为用户找到了一个更好的解决方案。从字面上看，它“未通过”测试，但实际上它的表现远超预期。
因此，在设计评估时，应优先验证最终状态（outcome）。比如，与其检查智能体是否按顺序调用了工具A和工具B，不如直接验证“机票是否已成功预订”这个最终结果。
考核智能体产出的成果，而不是它走过的路。这样做是为了不无谓地惩罚创造性。
3. 当智能体失败时，首先反思你的“考题”
当智能体在某个评估任务中持续失败时，不要立刻断定是模型能力不行，而应首先检查评估任务（也就是“考题”）本身是否存在问题。
这个原则最具说服力的案例来自Anthropic对Opus 4.5模型的一次测试。起初，Opus 4.5在一个名为CORE-Bench的基准测试中仅获得了42%的平庸分数。 这让团队感到困惑。
然而，一位研究员深入分析后发现，问题出在评估本身：基准测试中充满了有缺陷的任务、含糊不清的指令，以及过于僵化的评分标准（例如，当正确答案是“96.124991...”时，它会错误地判定功能上正确的“96.12”为失败）。在团队修复了这些评估任务自身的bug后，Opus 4.5的得分飙升至惊人的95%。
这个案例生动地说明，评估任务中的隐藏陷阱——无论是描述不清、评分僵化还是环境不稳——都可能导致你严重低估模型的真实能力。
对于前沿模型，在多次尝试后通过率仍为0%（例如 pass@100 为0%）通常表明你的评估任务坏了，而不是智能体不行。
4. 从小处着手，让评估成为“团队运动”
建立评估体系并不需要一蹴而就，你可以从小规模开始，并鼓励整个团队广泛参与，使其成为一种开发文化。
首先，要破除“必须构建庞大测试集”的迷思。在项目早期，从真实的用户失败案例中提取 20-50个简单的任务 ，就是一个极佳的起点。这个小规模的测试集已经足以在开发初期提供清晰的改进信号。
其次，要倡导“评估驱动开发”的文化。将定义评估任务视为产品开发的核心环节，而不是事后的补充。这能迫使团队在投入开发资源之前，就具体地、明确地定义“成功”的标准。
最后，要拓宽评估任务的贡献者范围。产品经理、客户成功甚至销售人员，因为最接近用户和产品需求，所以是定义评估任务的最佳人选。如今，借助像Claude Code这样的AI工具，非技术背景的同事也能轻松地将他们的领域知识转化为具体的测试用例。最有效的团队会将评估的所有权下放到各个产品和领域专家团队，而不是集中由一个核心团队负责。这种去中心化的模式可以防止评估体系成为开发瓶颈，并确保测试能准确反映中心化团队可能忽视的、多样化的真实世界挑战。
结论：从“感觉”到“数据”，构建可信赖的AI
有效的评估体系是AI智能体开发的核心组成部分，它将开发过程从依赖直觉和被动修复，转变为由数据驱动的主动改进。
下一次你的团队感觉陷入“打地鼠”的怪圈时，一个强大的评估体系将成为你的向导。你将用数据精确定位回归问题，而不是凭空猜测；你将拥有创新的信心，而不是对变更感到恐惧。
当然，自动化评估并非万能。正如安全工程中的**“瑞士奶酪模型”**一样，每一层防护（自动化评估、A/B测试、生产监控、用户反馈）都有其“孔洞”。只有将这些方法结合起来，形成一个多层次的评估体系，才能捕捉到单一方法可能遗漏的问题，从而构建出真正值得信赖的AI产品。
你的团队如何才能从被动的“救火”模式，转变为一种主动的、由评估驱动的开发文化？