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大模型智能体评估—从单任务测试到多维度能力画像的评测体系.docx
资料介绍
大模型智能体评估——从单任务测试到多维度能力画像的评测体系
——2026年AI Agent评估技术、指标与工程实践
一、引言
AI Agent的评估远比传统LLM评估复杂。Agent不仅需要生成正确的回答，还需要自主规划、调用工具、执行操作、自我纠错，并在多轮交互中保持一致性。2026年，Agent评估已从"单任务测试"演进为"多维度能力画像"——涵盖功能准确性、服务性能、运行安全性、成本损耗四大维度，结合LLM-as-Judge、人工标注和A/B测试三种评测方法。本文系统梳理Agent评估的方法论、指标体系和工程实践。
二、Agent评估的挑战
2.1 评估维度多
Agent评估涉及多个维度：任务完成率、推理正确性、工具调用准确性、错误恢复能力、多轮一致性等。单一指标无法全面反映Agent的能力。
2.2 评估场景广
Agent可能被用于各种不同场景，每个场景的评估标准不同。需要一个场景适配的评估框架。
2.3 评估成本高
Agent运行时间长、涉及多步交互，评估成本远高于单轮问答。需要智能采样策略降低评估成本。
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