AI 代理人系統的隱藏技術債：評估基礎設施的挑戰與建構

AI 代理人系統的評估遠比傳統機器學習複雜，單一指標或 SaaS 工具已不足以衡量其效能。 • 本文探討了 AI 系統的「隱藏技術債」，指出真正的評估需仰賴一套完整的「評估基礎設施」。 該基礎設施由決定執行與發布的「控制平面」和執行代理人並記錄其行為的「數據平面」組成，其中數據平面是較困難的部分。 代理人系統透過「Rollouts」（即從初始狀態到終端條件的單次嘗試）完成任務，這不僅關乎最終結果，更需深入理解其多步驟行為的「軌跡」（traces）。 不同於單輪對話助手的評估僅需簡單的提示與回應，代理人系統的非確定性與複雜互動模式，使得評估不再是電子表格能解決的問題。 此基礎設施是代理人開發生命週期中的核心，涵蓋訓練、開發、監控及發布門檻，且其層次比模型或訓練本身更具「持久性」。

作者強調：「聊天機器人的評估是電子表格。代理人的評估則是一個系統。」這套系統能提供可解釋、可重現且可操作的評分。