AI Agent 评测：附可运行应用的实践指南

文章以本地多 Agent RAG 研究助手为例，给出端到端的 Agent 评测方法：确定性检查、检索指标、人工评审、LLM 评委和回归测试。作者指出 Agent 可靠性依赖工具选择、信息检索、证据解读和最终回答等多个相互关联的环节，针对某一环节的改动可能影响其他环节——例如要求给出来源和页码可能提高引用频率，却未必提升答案的支撑度，Agent 可能引用真实但不支持其结论的段落。因此评测需同时判断预期行为是否改善，以及改动是否在其他地方引入失败。

AI推荐理由 以本地多 Agent RAG 研究助手为例，系统梳理 AI Agent 评测方法：确定性检查、检索指标、人工评审、LLM 评委和回归测试，并指出单点改动可能在其他环节引入失败（如强制引用来源反而降低答案支撑度）。对 Agent 可靠性与评测实践有较高参考价值；但为方法指南类文章，未提供具体评测结果数据。