随着基于大语言模型的智能代理（LLM-based Agents）迅速走向实际应用，如何有效评估这些系统的真实能力成为关键问题。表面上的流畅对话或单一任务完成率已不足以判断Agent在复杂环境中的可靠性。
Agent评测的核心目标：
2.1 核心评测维度
2.2 评测层次
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│端到端评测││(最终任务完成情况)│├─────────────────────────────────────────────────────────┤│轨迹评测││(Agent执行路径是否合理)│├─────────────────────────────────────────────────────────┤│单步评测││(每个决策/工具调用是否正确)│├─────────────────────────────────────────────────────────┤│基础能力评测││(LLM基础能力：理解、生成等)│└─────────────────────────────────────────────────────────┘
3.1 通用Agent评测基准
3.2 专项评测基准
4.1 评测流程
┌──────────────┐┌──────────────┐┌──────────────┐│数据集│────▶│Agent│────▶│评估器││(测试样本)││(被测系统)││(打分系统)│└──────────────┘└──────────────┘└──────────────┘│││▼▼▼输入问题执行输出评估分数参考答案执行轨迹详细报告
4.2 评估器类型
4.3 错误模式分类
Agent的错误可分为以下几类：
5.1 主流评测工具
5.2 工具选择建议
6.1 评测设计原则
6.2 评测实施建议
评测准备:-明确评测目标和范围-选择合适的评测基准-准备测试数据集-配置评测环境评测执行:-记录完整执行轨迹-收集多维度指标-多次运行取平均值-记录异常情况结果分析:-计算各项指标得分-对比基准线和竞品-分析错误模式分布-生成评测报告
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