AI Evals: Everything You Need to Know
這篇文章是針對工程師與產品經理整理的 AI 評估（Evals）常見問題解答。內容涵蓋從基礎概念（如 Trace、評估範例）到實作工具（如人工標籤、LLM 判分）的完整流程，並針對 RAG、程式碼代理等領域提供具體評估策略。
評測
Evals ・ 136 筆內容
怎麼知道你的 AI 系統做得好不好：測試集、指標、LLM 當評審。
也叫做：評測、评测、evals、eval、evaluation、評估、LLM-as-judge、LLM as a judge、benchmark、benchmarks、基準測試
學習路徑
由淺入深：入門 → 進階 → 高階
入門初窺門徑
AI Evals: Everything You Need to Know
Hamel Husain（部落格）● 有原文
How UK AISI and EvalEval Are Making Benchmark Results Reproducible
Hugging Face Blog● 有原文
Product Evals in Three Simple Steps
Eugene Yan（部落格）● 有原文
Aayush Agrawal - Evals: The Engine for Agent Improvement（在新分頁開啟原站）
Berkeley RDI6 分鐘○ 無原文
進階登堂入室
Evals Skills for Coding Agents
Hamel Husain（部落格）● 有原文
Patterns for Building Cybersecurity Evals
Eugene Yan（部落格）● 有原文
Next Level AI Evals for 2026（在新分頁開啟原站）
Vanishing Gradients54 分鐘○ 無原文
Wayve's Dave Kirk: Why Agentic Code Review Needs Evals（在新分頁開啟原站）
AI Native Dev24 分鐘○ 無原文
高階爐火純青
Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators (aka LLM-as-Judge)
Eugene Yan（部落格）● 有原文
排行前 25 名
依相關、人氣、新鮮度綜合排序；站長推薦的加成
Claude’s new auto eval tool
介紹了 Anthropic 為 Claude Code 開發的新自動評測工具，包含「hill-climb」命令協助使用者建立評測、檢查評分器並提升應用程式表現。作者指出工具常催促使用者先建立評測，且缺乏足夠上下文進行驗證，導致理解資料困難。
Evals Skills for Coding Agents
介紹了「Eval Skills」，一套專為 AI 產品評估設計的實用技能。這些技能能幫助使用者避免常見錯誤，例如過度依賴通用指標而忽略實際資料。
How UK AISI and EvalEval Are Making Benchmark Results Reproducible
介紹了英國 AI 安全研究所（AISI）與 EvalEval 合作，透過「Every Eval Ever」共享架構與「Evaluation Cards」平台，將benchmark 評測結果的透明度和可重複性提升。
Product Evals in Three Simple Steps
這篇文章詳細介紹了建立產品評估流程的三個簡單步驟：首先標註少量資料，接著對齊 LLM 評審器，最後執行實驗並驗證配置變更。作者強調使用二進位制標籤（透過/失敗）比複雜的評分系統更有效率，並建議透過合成缺陷或主動學習來構建平衡的測試集。
Aayush Agrawal - Evals: The Engine for Agent Improvement（在新分頁開啟原站）
介紹了 Aayush Agrawal 提出的 Evals 系統，該系統旨在透過自動評估來提升 AI 代理的表現。
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Simon Obstbaum & Rob Willoughby - Why evals are hard and how we're solving it - AI Native DevCon Jun（在新分頁開啟原站）
探討如何克服評估 AI 模型的困難，並介紹解決方法。
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Patterns for Building Cybersecurity Evals
介紹了建構安全評估（Cybersecurity Evals）的通用模式，包括沙箱化目標、影響任務難度的輸入、工具與評分器。
“It’s Hard to Eval” Is a Product Smell
探討了「產品難以驗證」的常見反饋，指出這是一種產品異味。作者分享了三個案例：AI 資料代理、PE 課程建構器與工人傷害醫療報告工具，並展示了如何透過提供可驗證的 artifacts（如詳細分析筆記本、與vetted plan 的差異比較）…
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How to Build Better AI Evals with Claude Code in 5 Steps | Shreya & Hamel（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過 Claude Code 在短短五個步驟建立更佳的 AI 評估流程。
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How to Start AI Evals When You Have No Time（在新分頁開啟原站）
Hamel Husain 分享他如何為忙碌的開發者提供實用的 AI 評估方法，幫助企業建立可量化的產品測試流程。
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Introducing: LangSmith Tuned Evaluators（在新分頁開啟原站）
介紹 LangSmith Tuned Evaluators 功能，說明如何透過此工具精確評估 AI 模型在特定任務上的表現。
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AI Dev 26 x SF | Ara Khan: Evals Are Broken Use Them Anyway（在新分頁開啟原站）
探討 AI 開發者如何面對被錯誤評估的資料，並提出即使資料品質不佳也要繼續使用的策略。
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Datadog Deleted All Its AI Context. It Worked.
Datadog 刪除了長期維護的 AI 上下文件案，卻意外讓程式碼評測表現更優。這場訪談探討了他們如何從零開始打造 AI 編碼代理系統，並透過建立以評測為核心的評測驅動開發流程，成功將 Cursor 和 Claude Code 擴充套件至…
Understanding the 4 Main Approaches to LLM Evaluation (From Scratch)
介紹了評估大語言模型（LLM）的四大主流方法：多選題庫、驗證器、排行榜和 LLM 裁判。透過程式碼實作，讀者能理解這些方法的運作原理與優缺點。
Wayve's Dave Kirk: Why Agentic Code Review Needs Evals（在新分頁開啟原站）
Dave Kirk 解釋為何需要評估來驗證程式碼自主性，並指出若缺乏評估，AI 程式碼審查將無法有效運作。
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Next Level AI Evals for 2026（在新分頁開啟原站）
ASU 的 Stella Wenxing Liu 與 Google 的 Eddie Landesberg 探討 2026 年 AI 評估如何從「感覺檢查」演變為嚴謹的跨學科科學，並預測因果推理將推動評估技術邁向新高度。
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Demystifying evals for AI agents
深入解析了如何為 AI 代理設計有效的評估體系。作者指出，由於代理具備自主性和靈活性，傳統靜態評估難以捕捉其複雜行為，因此需要結合程式碼檢查、模型評分與人工審視等多種方法。
Why AI Product Builders Can't Hand Evals Off to a Tool（在新分頁開啟原站）
探討 AI 產品開發者為何不應將評估工作完全交給工具，強調人工判斷的重要性。
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【生成式AI時代下的機器學習(2025)】第九講：你這麽認這個評分系統幹什麽啊？談談有關大型語言模型評估的幾件事（在新分頁開啟原站）
本講探討生成式 AI 時代下機器學習的評分系統問題，並分析大型語言模型的評估方法。
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What Is Jev? The AI Model That Doesn't Generate Text（在新分頁開啟原站）
IBM 介紹 Jev 系統 1 型 AI 模型，它透過 calibrated 機率做出快速決策，不依賴文字生成。此模型可作為 LLM 的補完，用於路由、分類及建立 AI 防護機制，協助企業最佳化決策流程。
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Giving AI a Credit Card Is Still Painful（在新分頁開啟原站）
分享從銀行資料與機器學習起步的 20 年經驗，指出企業在 AI 產品測試與評估上缺乏實際方法，導致產品僅靠「感覺」運作。他介紹了自己開發的流行評估課程，並提供如何建立可持續的 AI 產品的具體實戰知識。
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8 Claude Code skills I use for building better AI evals（在新分頁開啟原站）
分享八個使用 Claude Code 提升 AI 評估品質的技能，強調在撰寫評估前必須先分析真實失敗案例。作者與團隊透過設計專屬介面與最佳化樣本選擇策略，幫助開發者更精準地發現並修復產品中的問題。
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Claude’s new auto eval tool
介紹了 Anthropic 為 Claude Code 開發的新自動評測工具，包含「hill-climb」命令協助使用者建立評測、檢查評分器並提升應用程式表現。作者指出工具常催促使用者先建立評測，且缺乏足夠上下文進行驗證，導致理解資料困難。
Open TTS Leaderboard: Scalable Evaluation for Multilingual Text-to-Speech and Voice Cloning
介紹了 Open TTS Leaderboard，旨在解決開放源 TTS 模型評測碎片化問題。該板塊使用視覺化指標（如 WER、RTFx、SIM）替代傳統的人工偏好評分，讓評測更快速且具可比性。
Evaluating Agents in Production: Traces, LLM-as-Judge, and Prompt Management at Wonder（在新分頁開啟原站）
Wonder 團隊展示如何透過 LangSmith 的 Trace 與 LLM-as-Judge 評估 Agent 表現，並最佳化 Prompt 管理以實現自動修復。
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Uber Burned 6x Its AI Budget in Four Months（在新分頁開啟原站）
Uber 在四個月內耗盡了六倍於其 AI 預算的資金，影片深入探討了為何「路徑最佳化」能決定工作負載的可行性，並分析了 Cisco 如何透過評估機制來決定何時需要人工介入。
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10 Levels of Jev For Agentic Engineers（在新分頁開啟原站）
探討 Jev 在 AI 工程中的十個進階應用層級，從簡單的 if 判斷演變至自主決策的 Pi 代理。內容介紹如何透過系統一模型與 Jev 協作，將複雜任務分發給專職程式碼代理，並展示從提示注入篩選到風險評估的實作流程。
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The Quest for Embedded Evaluators
探討了如何為 AI 公司建立內部評估機制，以確保其安全與合規。作者指出，雖然目前缺乏理想的獨立評估者，但 Anthropic 與 Accenture 已達成合作，並計劃引入 METR 等非營利機構來補充。
When AI Research Starts Moving Faster Than Human Research - Zhengyao Jiang
本訪談探討 WeCo AI 共創的 AIDE 85 系統，該系統透過八天內自動最佳化自身研究框架，發現了比人工手調更最佳化的程式碼。訪談者指出，雖然系統在效能上取得顯著提升，但並未完全解決「獎勵竊取」問題，且其程式碼仍具複雜性。
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How to Find Failure Patterns in Complex AI Agents（在新分頁開啟原站）
影片由 Hamel Husain 分享，他結合 20 年資料與機器學習背景，探討如何識別複雜 AI 代理中的失敗模式。內容涵蓋從基礎資料分析到現代 AI 產品評估的實戰方法，幫助讀者建立系統化的測試與改進框架。
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