4.1 Agent 也需要体检！如何为你的 AI 智能体建立科学的评估体系

4.1 Agent 也需要体检！如何为你的 AI 智能体建立科学的评估体系

导语：欢迎来到课程的第四周！在过去的三周里，我们掌握了如何“构建”一个能跑、能用、甚至能部署的 Agentic AI 应用。但是，一个更深刻、更具挑战性的问题摆在我们面前：我们如何科学地度量我们构建的 Agent 到底“好不好”？当你说“新版本的 Agent 性能提升了 20%”时，你的依据是什么？当两个不同的 Prompt 都能完成任务时，你如何客观地选择更好的那一个？本章将为你揭开 AI 应用开发中至关重要、却又最容易被忽视的一环——追踪与评估（Tracking & Elicitation）。我们将首先建立起对“评估”的宏观认知，学习如何为你的 AI 智能体设计一套像“体检”一样科学、全面的评估体系，为我们后续深入学习 Langfuse 等专业工具打下坚实的理论基础。

目录

1. “感觉良好”的陷阱：为什么你需要一个评估体系？
   • 主观评估 vs. 客观度量
   • 迭代的“北极星”：没有度量，就没有优化
   • 场景：评估 Prompt 优劣、对比模型性能、监控线上质量衰退
2. 评估体系的四大支柱：我们要“体检”哪些项目？
   • 质量 (Quality)