Benchmark准备

Agent评估维度

评估Agent性能需考虑多个维度，不仅仅是准确率：

功能性评估

• 任务完成率：成功解决目标任务的比例
• 理解能力：准确理解用户指令的程度
• 推理质量：推理过程的逻辑性和连贯性
• 工具使用：选择和使用工具的有效性

用户体验评估

• 响应延迟：从接收请求到返回完整结果的时间
• 交互流畅度：多轮对话中的上下文保持能力
• 用户满意度：用户对交互体验的主观评价
• 可解释性：决策过程的透明度和可理解性

安全性评估

• 指令遵循度：遵循安全准则的能力
• 鲁棒性：对抗性输入处理能力
• 边界意识：识别自身能力边界的程度
• 价值观对齐：符合人类价值观的程度

常用评估框架

AgentBench

• 特点：综合评估不同能力的Agent性能
• 测试任务：包含8个任务领域（操作系统、网页导航、知识库搜索等）
• 评分方式：综合成功率、步骤效率、错误率等指标

# 使用AgentBench评估示例
from agent_bench import AgentEvaluator

evaluator = AgentEvaluator(
    agent_implementation=my_agent,
    task_suite="general",  # 可选："general", "os", "web", "knowledge"
    metrics=["success_rate", "step_efficiency", "error_rate"]
)

results = evaluator.run_evaluation(num_samples=100)
print(f"整体成功率: {results['success_rate']:.2f}")
print(f"平均步骤效率: {results['step_efficiency']:.2f}")

OpenAI Evals

• 特点：开源评估框架，支持自定义测试集
• 测试内容：从基础能力到复杂推理的多层次评估
• 优势：灵活度高，可连接不同模型后端

# OpenAI Evals使用示例
from evals.eval import Eval
from evals.record import record_match

# 定义自定义评估
def evaluate_product_search(agent, test_cases):
    results = []
    for test_case in test_cases:
        response = agent.run(test_case["query"])
        is_correct = check_product_info_correctness(
            response, test_case["expected_product_info"]
        )
        record_match(
            expected=test_case["expected_product_info"],
            actual=response,
            correct=is_correct
        )
        results.append(is_correct)
    return sum(results) / len(results)

# 运行评估
eval_result = Eval.run_evals(
    ["product_search_eval"],
    model="my-agent-model"
)

GAIA (General AI Assistant)

• 特点：专注评估通用助手能力
• 测试维度：知识、推理、创造力、工具使用等
• 评分机制：结合自动化指标和人类评价

构建自定义评估基准

为特定Agent场景构建定制评估基准的步骤：

1. 测试集设计

• 代表性样本：覆盖不同难度、类型的用户请求
• 边界测试：包含极端或模糊的边缘情况
• 对抗样本：测试Agent处理误导性指令的能力

2. 指标定义

# 定义评估指标计算函数
def calculate_metrics(agent_responses, ground_truth, logs):
    metrics = {
        "accuracy": sum(r == gt for r, gt in zip(agent_responses, ground_truth)) / len(ground_truth),
        "avg_response_time": sum(log["response_time"] for log in logs) / len(logs),
        "tool_use_precision": calculate_tool_precision(logs),
        "context_retention": evaluate_context_retention(logs)
    }
    return metrics

3. 测试环境模拟

• 环境封装：模拟Agent运行的真实环境
• 交互模拟：生成真实的用户交互序列
• 工具模拟：提供模拟的API和服务响应

# 创建模拟测试环境
class SimulatedEnvironment:
    def __init__(self, config):
        self.products_db = load_mock_product_database(config["products_path"])
        self.orders_db = load_mock_orders_database(config["orders_path"])
        
    def api_call(self, tool_name, params):
        if tool_name == "product_lookup":
            return self._simulate_product_lookup(params)
        elif tool_name == "order_tracking":
            return self._simulate_order_tracking(params)
        # 其他工具模拟...
        
    def _simulate_product_lookup(self, params):
        # 模拟产品查询API响应
        time.sleep(0.1)  # 模拟网络延迟
        product_name = params.get("name")
        if product_name in self.products_db:
            return {"status": "success", "data": self.products_db[product_name]}
        return {"status": "error", "message": "产品未找到"}

4. 测试流程自动化

• 自动执行：批量运行测试案例
• 结果记录：保存详细的交互日志和性能指标
• 可视化分析：生成直观的性能报告

电商客服Agent评估案例

以电商客服Agent为例，设计专项评估基准：

测试场景分类

1. 商品查询：

   • 精确查询（"AirPods Pro价格是多少？"）
   • 模糊查询（"有没有无线耳机推荐？"）
   • 比较查询（"AirPods和Galaxy Buds哪个好？"）

2. 订单跟踪：

   • 明确订单号（"查询订单#12345状态"）
   • 时间描述（"昨天买的手机什么时候到？"）
   • 商品关联（"我买的那副耳机发货了吗？"）

3. 多轮对话：

   • 上下文依赖（"那它什么时候能到？"）
   • 意图转换（从查询商品到下单）
   • 信息纠正（修正之前提供的错误信息）

评估指标设计

# 电商Agent评估指标计算
def evaluate_ecommerce_agent(agent, test_cases, environment):
    results = {
        "product_accuracy": [],
        "order_accuracy": [],
        "context_score": [],
        "response_times": []
    }
    
    for test_case in test_cases:
        start_time = time.time()
        response = agent.process_query(
            test_case["query"], 
            history=test_case.get("history", []),
            environment=environment
        )
        response_time = time.time() - start_time
        
        # 记录结果
        results["response_times"].append(response_time)
        
        # 分类评估
        if test_case["type"] == "product_query":
            accuracy = evaluate_product_response(response, test_case["expected"])
            results["product_accuracy"].append(accuracy)
        elif test_case["type"] == "order_tracking":
            accuracy = evaluate_order_response(response, test_case["expected"])
            results["order_accuracy"].append(accuracy)
        
        # 对于多轮对话，评估上下文保持
        if "history" in test_case:
            context_score = evaluate_context_retention(response, test_case)
            results["context_score"].append(context_score)
    
    # 汇总指标
    summary = {
        "avg_product_accuracy": np.mean(results["product_accuracy"]),
        "avg_order_accuracy": np.mean(results["order_accuracy"]),
        "avg_context_score": np.mean(results["context_score"]),
        "avg_response_time": np.mean(results["response_times"]),
        "p95_response_time": np.percentile(results["response_times"], 95)
    }
    
    return summary

最佳实践建议

1. 分阶段评估：分别测试组件级能力和端到端性能
2. 持续性测试：将评估整合到开发流程中，持续监控性能变化
3. 平衡自动化与人工：结合自动化指标和人类反馈
4. 定期更新测试集：根据用户行为变化和新需求更新测试案例

小结

构建全面的Agent评估基准有助于:

1. 客观衡量系统性能和进展
2. 识别需要改进的关键领域
3. 在开发过程中做出数据驱动的决策
4. 与业务目标保持一致

下一节，我们将探讨不同的Agent开发框架及其选择标准。