AI Agent / Skill 评测体系设计很多人认为 AI 评测就是“跑一批 Case，看通过率”。但实际落地后发现，评测的核心不是执行测试，而是定义 Agent 能力标准，并通过评测发现问题、推动优化。完整评测体系包括四个阶段：一、定义评测目标首先明确评估 Agent 的能力维度。常见包括：1. 理解能力：判断是否理解用户意图、上下文和关键条件。2. 知识召回能力：针对知识库/RAG Agent，评估信息是否准确召回、是否覆盖需求，对应查准率（Precision）和查全率（Recall）。3. 推理能力：评估是否能基于规则和上下文进行正确判断。4. 任务完成能力：评估是否完成用户目标，包括工具调用和流程执行。最终形成能力维度和评价指标体系。二、建设评测数据集评测数据主要来源于：* 真实用户问题；* 历史 Bad Case；* 业务场景；* 边界异常场景。建立 Benchmark / Golden Set，每条 Case 包含输入、期望结果、标准答案和评分规则。同时统一标注标准，明确正确、部分正确和拒答情况。三、自动化执行评测流程：Case 输入 → 调用 Agent → 获取输出 → 自动评分 → 生成报告。评分方式包括：* 规则评分：适用于明确规则校验；* LLM Judge：适用于语义和质量评价；* 人工评审：适用于复杂场景。最终输出通过率、能力表现和失败 Case。四、问题归因与优化评测不是为了得到一个分数，而是定位问题。常见问题包括：* 知识问题：知识缺失，需要补充内容；* 检索问题：召回不足，需要优化策略；* Prompt 问题：理解错误，需要优化提示词；* 流程问题：工具调用异常，需要调整 Agent 流程；* 模型问题：能力不足，需要调整模型。最终形成：发现问题 → 定位原因 → 优化 → 回归验证AI Agent 评测的目标不是一次性验收，而是建立持续迭代的质量保障体系。
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