基准测试

在AI Agent领域，我们正见证一场从“数量竞赛”到“质量较量”的深刻转变。 从年初Manus的横空出世，到最近Genspark Super Agent的火爆登场，通用智能体的能力边界不断被刷新。与此同时，扣子、腾讯元器等平台上涌现出成千上万个垂直领域Agent。这让我们不得不思考一个核心问题：当企业将Agent作为核心竞争力时，究竟应该追求“万能工具箱”…

当我们谈论AI Agent的性能时，一个百分比数字真的能说明全部问题吗？最近一项针对20,000多次Agent运行的深度研究《Holistic Agent Leaderboard: The Missing Infrastructure for AI Agent Evaluation》给出了发人深省的答案——远比我们想象的复杂。 这项研究覆盖了9个极具挑战性的…

手动抽查提示词和输出，既慢又容易遗漏，长期来看难以持续。要确保 LLM 应用上线后稳定可靠，必须将评估过程自动化、流水线化。本文旨在全面解析 LLM 评测的各个方面，帮助你构建长期稳定运行的 LLM 应用。 对 LLM 进行评测，是确保其输出符合人类预期的关键环节，涉及伦理安全、准确性、相关性等多个维度。从工程实践角度看，LLM 的输出可被转化为一系列单元测…