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「Agent 评估体系」找到 13 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 区分RAG和Agent的不同评估维度（检索质量vs工具调用/规划能力） 覆盖客观指标（准确率、召回率）和主观指标（有用性、无害性） 提及自动化评估与人工评估的结合 指出实际落地中的挑战（评测数据构建、动态环境、成本权衡） 一、RAG系统评估体系 检索模块指标 Recall@K：正确答案在Top-K检索结果中的比例 MRR（平均倒数排名）：正确答案排名的倒数均值 Context Precision：检索片段中相关信息的比例 生成模块指标 Faithfulness：生成…
匹配正文：…case 更新。 修复是否经过原样本、同类样本和难负例回归。 没有真实数据时，是否避免虚构评测分数、成本和线上规模。 一套可靠的 Agent 评估体系，不会只告诉你“总分涨了”。它会说明哪些任务真正完成、哪一步更稳定、哪些安全边界仍然失败，以及为这份质量付出了什么资源代价。
匹配正文：…sCode 三、关键挑战 可靠性 规划错误：任务拆解不合理导致执行失败 工具选择失误：选错API或参数格式错误 安全性 权限边界：Agent越权访问敏感数据 提示注入：恶意指令劫持Agent行为 可控性 执行过程黑盒，难以审计和回滚 成本不可控：复杂任务触发大量LLM调用 四、未来潜力 短期（1-2年）：垂直场景的深度封装，如"一键生成周报"类确定性工作流 中期（3-5年）：人机协作模式成熟，Agent作为"数字员工"承担完整业务流程 关键突破点：评估体系的建立——需要类似"…
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