LangChain 联合创始转: 如何通过增加任务难度优化 Agent 评测
hwchase17 · x · 2026-08-21
Harrison Chase 转发了一篇关于 Eval Engineering 的技术更新，探讨了如何让评测任务更贴近现实且具有挑战性。文章提出不仅要增加数据量，更应引入需要跨表搜索的信息发现任务、多场景完整性验证等策略。通过对比弱模型和强模型的表现，可以更好地校准任务的「难度」梯度，从而为 Agent 的优化提供有效的学习信号。
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