Google 11月发布了Agent质量白皮书，输出了四大评估支柱，两大评估层级、三大可视化基石

Google这两天发布了最新的《Agent Quality》白皮书，深入探讨了在 AI Agents时代，软件工程和质量保证（QA）面临的范式转变，并提供了一套完整的框架来构建、评估和监控高可靠性的 AI 系统。

今天来解读一下这份Agent质量白皮书里有哪些内容。

1. AI Agents时代的核心挑战，是传统的软件测试已无法应对 AI 智能体。

传统软件测试有确定的路径和期望输出。像送货卡车，按既定路线行驶；而AI 智能体评估是不确定的，像F1 赛车，需要根据实时路况和复杂的判断来决策，是非确定的。

Agents的失败往往不是系统崩溃，而是更隐蔽的判断失误，例如幻觉、偏见、效率低下或安全漏洞。

因此，我们不能只问“产品做对了吗”，而必须问“做的是对的产品吗？”。

2. AI agents评估的四大质量支柱

这份白皮书提出了一套层次化的评估策略，核心是四大质量支柱。分别是有效性、效率、鲁棒性、安全性与对齐。

有效性 (Effectiveness)是指**，** Agents是否完成了用户的目标。例如：不仅是生成了代码，而且代码能运行并解决问题。

效率 (Efficiency)是指，成本和速度如何。是否用了过多的步骤、Token 或 API 调用来完成简单任务。

鲁棒性 (Robustness)是指，面对 API 故障或模糊指令时，系统是否可靠。能否优雅地处理错误而不是崩溃或产生幻觉。

安全性与对齐 (Safety & Alignment)是指， AI Agents是否值得信赖。是否存在偏见、泄露隐私或执行有害指令。

3. AI Agents评估的两大层级

这份白皮书里提出了AI Agents评估的两大层级。

第一步为黑盒评估（Outside-In），指的是，黑盒评估关注最终输出。检查任务成功率（如例如：代码 PR 通过率、数据库交易成功率）、用户满意度（如 CSAT 分数）和整体质量（如准确性或完整性）。

第二步为白盒评估（Inside-Out），指的是，白盒评估关注轨迹（Trajectory）。如果结果错了，或者效率太低，必须打开黑盒，检查智能体的思维链是否产生幻觉或逻辑混乱、工具调用选择（如是否选择了错误的工具，参数是否错误）、RAG 检索质量（如检索到的文档是否相关）以及多智能体间的协作动态（如智能体之间是否存在沟通死循环）。

如上图所示，Output evaluation为黑盒视角。Process evaluation为白盒视角。

4. 评判方法，谁来当裁判

这部分列出了从自动化指标到人机协同的五种评判手段。

Automated Metrics： 使用代码计算的指标（如ROUGE, BLEU, BERTScore），速度快但较浅层。

LLM-as-a-Judge： 用强大的大模型来评估另一个模型的输出质量 。

Agent-as-a-Judge： 用专门的智能体来审查执行过程（例如检查工具调用是否合理）。

Human-in-the-Loop： 人类专家介入，用于建立“金标准”数据和处理主观判断。

User Feedback and Reviewer UI： 收集真实用户的反馈，以及开发者通过审核工具给出的反馈。

5. AI Agents评估可观测性的三大基石

白皮书用后厨做比喻：传统监控是看流水线厨师是否按菜谱操作；AI 可观测性是像美食评论家一样，不仅品尝菜肴，还要观察米其林大厨的烹饪过程。

如图所示，实现可观测性需要三大基石：

Logs- 智能体的日记**：** 记录发生了什么。不仅是简单的文本，而是结构化的 JSON 数据，包含提示词、思维链、工具输入输出等 。

Traces- 智能体的足迹**：** 将分散的日志串联成一个完整的故事。这对于调试至关重要，能让你看到“用户提问 -> 工具调用失败 -> 导致最终回答错误”的因果链条。

Metrics- 智能体的体检报告：

系统指标： 延迟、错误率、Token 成本。

质量指标： 正确性、有用性、幻觉率。

最后，这份白皮书给开发者的核心建议是：质量是架构的一部分，而不是最后一步。 不建立深度可观测性（Logs、Traces、Metrics）和自动化的评估反馈回路，企业将无法构建出真正值得信赖的 AI 智能体。

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】