LangChain 提出 eval 驱动开发三步法：先定义好、再写 eval、最后对比改动
LangChain · x · 2026-11-10
LangChain Academy 的 Divya Santhanam 介绍 eval 驱动开发（EDD）：在构建 agent 的同时用一套稳定指标衡量表现，并朝 eval 爬坡。
- 第一步是写一份简短规格，说明「好」长什么样，包括 agent 不该做什么、哪些必须一直可用。
- 迭代时通过对比实验判断改动：修好一个 case 可能弄坏另一个。
- 让 eval 持续跑在 CI 和生产中，把发现的失败转成新的数据集样本。
文章指出，手工试几轮的做法在早期有效，但随着 agent 变复杂，越来越难判断最新改动是变好还是变坏，EDD 正是为此提供一致的度量。
「编程与Agent」频道最新
- SurrealDB Earth 登陆 Cloudflare：免费 300 万请求、330+ 区域 — mattturck · 2026-11-10
- GitHub 单日 5 个 Agent 基础设施项目屠榜，含 GEO 自托管工具 — udmrzn · 2026-11-10
- Google AI Studio 支持一句话生成集成 Google Maps 的应用 — ammaar · 2026-11-10
- Vercel Agents SDK 周下载量破 300 万，PartyKit 收购成关键一手 — threepointone · 2026-11-10
- 开源项目 LearnHarness 走红:7.4k 星的 AI 学习 Agent — udmrzn · 2026-11-10
- 开发者用 Gemini 4 Argon 打造超精细 WebGPU 太阳系仪 — AI_Andrew · 2026-11-10