别把对话记录当废纸:挖掘智能体纠错数据优化评估
jonah_omninode · reddit · 2026-08-13
作者提出，智能体的日常对话记录本身就是高质量的评估数据集，而不应仅仅被视作聊天记录。通过对 1500 多条工作流记录的挖掘，发现最有价值的评估单元是人工纠错片段。
- 纠错模式分析：重复出现的纠错能暴露系统缺失的控制规则，例如“计划需具备跨对话的稳定性”、“完成报告必须有独立证据支撑”等。
- 评估数据集建议：一个完善的 Agent 评估集不仅要包含问答对，更应纳入人类的纠正、重试、覆盖和误报记录。
- 局限性：对话记录无法完全证明任务实际成功，但能有效揭示传统回顾性访谈容易掩盖的流程漏洞。
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