智能体在测评领域的应用已经相当广泛，能够帮助用户高效完成复杂任务的分析和决策，智能体平台可以从以下五个方面进行评测

一、智能体基础能力层评测

这一层主要是考察agent功能实现的能力，即功能实现的准确性的能力，这一层能力决定了后面任务的完成效果，就像一个智商140和智商80的员工，这一层就是测试智商，对于同一个任务，智商140的员工和智商80的员工完成情况肯定差距很大

比如客服agent智能体，这层评测什么呢？

1）这种回答类的智能体的基础能力就是语言理解能力。

如果是多语言，则要都进行评测，比如：问：“订单什么时候发货？” 

则要能识别出来是否有上下文，如有上下文中是否提到了订单，是一个订单还是多个订单，另外还要能识别并提出取来“发货时间”这个关键信息，这样才能回答准确。

2）评估语言生成能力。

评估回答的流畅性和合理性，

比如，咨询xx产品使用方法，回答出来的使用步骤是否清晰易懂，是否合理符合逻辑，回答是否加入幻觉内容。

工业生产中的监控agent，评测其数据采集的准确性，比如温度传感器，压力传感器传输的压力温度是否准确，agent接受并记录到的是否精确，误差是否在允许的范围内。

基础指令的准确性，比如“关闭xxx设备”的指令，是否能精确指向xxx设备，并能准确操作，没有误操作或延迟行为。

二、智能体任务完成层评测

任务规划能力，比如物流智能体，安排规划车辆运输路线是否合理，评测其路线规划的效率，运输时间是否缩短，运输成本是否降低。比如：某agent规划路线运输时间缩短20%，能识别高峰路段、管控路段等，运输时间缩短了1小时，通过上述数据评测agent规划能力良好。

任务执行能力

   医疗辅助agent辅助医生进行患者诊疗，评测考察agent智能体诊疗建议的准确性，评测对100个病例进行辅助诊断，agent给出的诊断建议跟实际医生给出的诊断建议吻合度能达到多少，准确率能达到多少，给医生诊断帮助度为多少。

三、智能体智能进化层评测

主要关注评测智能体的学习和优化能力，通过评测智能体是否能够主动学习新的数据来提升自己的处理能力。

比如智能客服，通过一段时间处理问题的自我学习优化，从初步的产品咨询到复杂的客户投诉处理，能否及时调整回答策略，适应复杂问题的处理，有效处理新型问题。

比如图像识别agent智能体，开始图像识别准确率可能在70%左右，通过不断地识别学习更多的图像，准确率是否能够达到90%

四、智能体场景适配层评测

在实际agent应用中有多种多样的场景，对不同场景下的功能实现程度，更好的发挥作用。对不同场景下同意功能的表现做评测。

比如，智能家居场景，控制agent需要适应不同的家居设备和用户需求，声控语音开关控制灯光，则需要agent适配多种语言（中文、英文、俄文等）进行指令识别。

自动驾驶的决策agent需要能够对各种道路场景和交通状况，比如，雨天、大雾天、傍晚视线不好的情况，还有遇到突发交通状况时，agent需要能够做出正确决策，保证行车安全。

教育辅导agent智能体，则要评测不同同学的学习能力，学习进度和特点，可以针对每个同学的特点提供个性化辅导方案，比如学习能力较强的学生提供更具挑战性的内容，对于学习比较困难的学生，则需要提供更多的指导和帮助。

五、智能体安全可靠层评测

对于agent智能体来说最重要的安全层就是对数据的保护，以及确保正常运行，需要有安全层保障攻击和数据窃取

数据安全方面，需要评测检查agent在数据收集、存储和传输过程中是否采取了有效的安全措施，敏感信息是否脱敏，加密处理，防止数据泄露。

比如医疗agent，患者的病例信息数据敏感数据，agent要确保这些数据在传输和存储中不被窃取或篡改。

在稳定性方面，要确保agent长时间运行或者高负荷情况下的正常表现，不能出现崩溃、卡顿等性能问题，比如，智能购物agent在电商大促的时候面对大量用户咨询，能否保持稳定的运行状态，及时响应用户的问题。

抗干扰方面的评测，评估agent能否低于外籍额的干扰和攻击，在工业控制agent，是否能防止黑客攻击侵入，agent不能成为安全的短板和漏洞，避免因为恶意攻击导致设备哦故障或者生产事故。

容错能力方面，需要评估agent在出现错误或者异常的情况是的容错处理能力，比如用户输入错误数据，或者有误差的数据时3，agent能够识别并进行适当的处理，返回正常的结果或者提示内容，而不是输出错误的结果。