无标准答案时如何评估Agent？Similarweb的实战经验
LangChain · x · 2026-07-30
Similarweb 详细分享了他们使用 LangSmith 评估长文本 Agent 研究报告的工程经验。
核心挑战在于，传统软件有明确的对错，而 Agent 系统的每次输出路径和结果都可能不同。为此，他们采取了多维度评估策略：
- 确定性检查：验证工具调用是否正确。
- LLM 裁判评分：使用评分表对生成质量进行打分。
- 忠实度校验：检查内容是否忠于检索到的数据源。
- 基线 A/B 测试：将新版本与已保存的基线进行对比。
作者强调，应将评估分数视为信号而非最终答案，且必须在使用前仔细校准评分表权重，否则很容易将系统改进误判为性能倒退。
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