Agent Evals 101: Stop Guessing, Start Measuring

摘要

介紹如何為 AI 代理建立客製化的評估框架，透過建立回歸測試套件來驗證功能變更是否影響現有表現。作者以自建的 Decode 程式為例，說明如何設計任務、隔離執行環境並使用 Opik 等工具追蹤資料，讓讀者掌握從零開始構建可靠 AI 應用評估流程的實作方法。

This article teaches how to build custom evaluation harnesses for AI agents using regression testing and sandboxing to ensure reliability in production environments.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 建立客製化評估套件比通用榜單更能反映實際應用效果。
• 使用沙箱隔離與回歸測試防止功能變更破壞現有能力。
• 透過 Opik 等工具追蹤資料並持續最佳化評估指標。

提到的工具與公司

• LangChain
• Opik
• Comet
• ZenML
• Modal
• Harbor
• DeepSWE

適合誰看

正在開發或最佳化 AI 代理、需要建立可靠評估流程的軟體工程師。

摘要依據

講者

Paul Iusztin

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