专题演讲嘉宾：史海量

2025 年，Agent 从概念验证进入生产落地阶段，企业从传统 chatbot 转向多轮、多模态、跨工具的复杂智能体开发。相比传统软件测试，Agent 效果评测面临指标定义模糊、结果不确定性高、线上表现波动大等新挑战。本演讲我将结合字节在多业务线 Agent 落地过程中的经验，系统解析从评测集构建、指标体系设计、到持续集成与线上监测的全链路实践方法，探讨如何在不确定的 AI 行为中建立可复用的效果评测体系，并支撑快速迭代与线上稳定运行。  

演讲提纲

1. 引言

• 背景
  • Agent 应用开发现状​
    • 企业从传统 Chatbot 到复杂 Agent 开发测试迭代转变
    • 从实验性项目到生产级应用的转变
  • AgentOps：Agent 效果评测新范式
  • 传统应用测试 VS Agent 效果评测
• 挑战
  • ​持续集成：区别于工程质量的确定性指标，面对大模型的不确定性，如何快速达到线上生产标准？
  • 线上监测：效果如何持续线上应用的效果并不断优化迭代？
  • 面对越发复杂智能的 Agent，如何设计好科学的指标，全方位的评判 Agent 各个环节？

2. Agent 效果评测核心流程解析

• 效果评测核心流程
  • 测试阶段：离线评测质量准出、持续集成
  • 线上阶段：在线评测持续监测效果、迭代优化

3. 字节效果评测的实践步骤

• 构建持续迭代的评测集数据
  • 多模态、多轮对话等评测集的构建方法
• 选择适合不同业务场景的评测指标
  • Agent、多模态、多轮对话、一致性等业务指标设计与实践
  • LLM-As-Juge、Code 等评估方法实践
• 基于灵活智能的评测实验结果，发现 badcase
  • 单实验分析、多实验结果的对比分析的方法
  • 洞察 insight：如何用 Agent 智能发现问题给出建议
• 线上阶段持续的效果观测、优化和迭代
  • 用在线评测的方式发现线上性能和效果问题

4. 用户案例

• 字节内部：直播业务
  • 短视频合规审核场景，人审如何转大模型机审提效，评测集管理、多模态、多轮对话评测方法
• 商业化：Agent 评测解决方案
  • 全码 Agent 应用，基于 trace 的在线评测、评测集管理能力

5. 未来规划与展望

• 复杂 Agent / Multi-Agent 如何进行更好的效果评测

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 面对越发复杂智能的Agent，如何设计好科学的指标，全方位的评判 Agent 各个环节？
• 如何做好开发阶段的效果准出评测和线上阶段的线上效果监测？
• 如何结合业务情况，构建合适的评测集和选择合适的评估指标？

演讲亮点

• 评测集管理构建、评估器选择与设计、评测报告分析洞察等最佳实践分享
• Agent在线评测、多模态评测、多轮对话评测等多种场景化评测方法分享
• 基于字节内部真实业务的效果评测最佳实践

听众收益

• 了解 AI 应用效果评测的通用评测流程和方法
• 了解字节内部真实业务效果评测的最佳实践、一手经验