Evaluation Driven Development：构建智能体系统的评估驱动开发方法论 2025-11-01 0 浏览 0 点赞 长文 用 Evaluation Driven Development（评估驱动开发）来构建你的智能体系统 完整流程 1. 定义要解决的问题 核心问题 先问自己：这个问题真的需要用 GenAI（生成式 AI）来解决吗？ 思考要点： - 问题的本质是什么 - GenAI 是否是最佳解决方案 - 是否有更简单的替代方案 - ROI（投资回报率）是否合理 2. 构建原型 技术验证 验证这个解决方案在技术上是否可行。 原型目标： - 快速验证可行性 - 识别技术障碍 - 评估实现难度 - 估算资源需求 3. 定义性能指标（Performance Metrics） 输出指标 必须明确输出指标，用来衡量你的应用是否成功。 关键指标示例： - 准确率 - 响应时间 - 用户满意度 - 任务完成率 - 成本效益 4. 定义评估项（Evals） 指标分解 把输出指标拆分成更小的输入指标，这些输入指标能够推动关键指标的提升。 实施步骤： 1. 将指标分解为可自动化的任务 2. 为每个任务定义评估项 3. 将评估项存储在可观测性平台中 责任分工 - 步骤 1-4 通常由 AI 产品经理负责 - AI 工程师也可以胜任这些工作 5. 构建 PoC（概念验证原型） 原型形式 可以很简单（例如一个 Excel 表），也可以更复杂（带用户界面的原型）。 关键原则 无论哪种形式，都要： - 尽早让用户参与 - 收集用户反馈 - 快速迭代改进 6. 为应用添加监测工具 数据收集 收集系统运行轨迹（trace）和用户反馈。 数据存储 将数据与之前存储的评估项一起放入可观测性平台。 监测内容： - 输入输出数据 - 执行轨迹 - 性能指标 - 用户反馈 7. 在追踪数据上运行评估 评估执行 这些 trace 数据包含了应用的输入与输出，在其上运行你的评估程序。 评估内容： - 输出质量 - 性能表现 - 错误率 - 用户满意度 8. 分析失败的评估项和负面用户反馈 数据价值 这些数据是宝藏——它们精确地指出了智能体系统需要改进的地方。 分析重点： - 失败模式 - 用户痛点 - 性能瓶颈 - 改进机会 9. 利用数据改进应用 改进方法 包括： - 提示工程（prompt engineering） - 改进系统拓扑 - 微调模型 - 优化算法 关键原则 务必确保这些改动让评估指标朝正确方向提升。 10. 向用户发布改进后的应用 发布流程 - 灰度发布 - A/B 测试 - 监控指标 - 收集反馈 11. 在生产环境中监控应用 监控优势 监控几乎可以"开箱即用"——因为你在开发阶段已经实现了评估和追踪功能。 配置要点 只需配置报警阈值，你就能高枕无忧地观察系统运行情况。 持续改进（Continuous Development） 迭代循环 重复执行步骤 6–10，持续改进和演化你的应用。 功能扩展 随着系统复杂度提升，可以在同一应用中添加新需求： 1. 重新执行步骤 1–5 2. 将新的逻辑以"route"的形式接入智能体系统 实际案例 从简单到复杂： - 最初：简单的聊天机器人 - 后来：增加用户意图分类功能 - 进阶：执行动作（比如将商品加入购物车） 核心优势 数据驱动 - 基于客观数据 - 量化改进效果 - 避免主观判断 持续优化 - 快速迭代 - 及时反馈 - 不断改进 可观测性 - 全面监控 - 问题定位 - 性能分析 用户导向 - 早期参与 - 持续反馈 - 满足需求 实施建议 团队协作 - AI 产品经理定义指标 - AI 工程师实现系统 - 用户提供反馈 工具选择 - 可观测性平台 - 评估框架 - 监控工具 流程规范 - 标准化评估流程 - 文档化最佳实践 - 自动化测试 常见挑战 指标定义 - 如何选择合适的指标 - 如何平衡多个指标 - 如何避免指标游戏 数据质量 - 确保数据准确性 - 处理数据偏差 - 保护用户隐私 系统复杂度 - 管理系统复杂性 - 保持代码可维护性 - 平衡性能与成本 最佳实践 从小做起 - 从简单场景开始 - 逐步增加复杂度 - 积累经验 快速迭代 - 短周期发布 - 快速收集反馈 - 及时调整方向 自动化 - 自动化评估 - 自动化测试 - 自动化部署 适用场景 智能客服 - 对话质量评估 - 问题解决率 - 用户满意度 推荐系统 - 推荐准确率 - 点击率 - 转化率 内容生成 - 内容质量 - 创意性 - 相关性 总结 Evaluation Driven Development 是构建智能体系统的系统化方法论，通过明确的指标定义、持续的评估和数据驱动的改进，确保系统朝着正确的方向发展。 这种方法强调早期用户参与、快速迭代和持续优化，特别适合需要不断演进的 AI 应用。 来源：https://x.com/Aurimas_Gr/status/1980285141529297292 原始推文 Evaluation Driven Development 完整介绍 #AI Agent #EDD #GenAI #可观测性 #持续改进 #方法论 #评估驱动开发 #软件工程