Agent 评测体系建设指南｜从指标体系到沙盒实战

1. 为什么 Agent 需要独立的评测体系大语言模型（LLM）的评测通常聚焦于单轮生成质量、知识准确性和安全合规等方面，通过静态数据集以困惑度、准确率等指标衡量。但 Agent 产品具有任务规划、工具调用、多轮对话、环境交互等动态特性，仅靠传统 LLM 评测无法有效评估其在实际场景中的表现。Agent 评测体系需要重点关注以下核心差异：端到端任务成功率：不仅看单步回答，更要看最终结果是否达成用户目标。工具使用与推理能力：是否能在合适的时机调用正确工具，并合理处理返回结果。可靠性与环境适应性：是否能优雅地处理异常输入、工具故障、意外反馈等真实世界的噪声。效率与成本：完成任务所需的步骤数、Token 消耗、延迟等，直接影响产品化价值。本文将从测评指标设计、测评集构建方法以及与传统 LLM 评测的全面对比三个维度，梳理 Agent 评测体系的建设思路。