从“盲目调优”到“数据驱动”——大规模Agent评估工程实践复现
摘要
本文基于极客邦科技2026年会议上的演讲《从“盲目调优”到“数据驱动”——大规模Agent的评估工程实践》，系统复现了Agent评估工程的核心方法论与实现代码。文章以旅游搜索Agent的7周质量隐形降级为切入点，深入剖析了传统监控的盲区与系统性评估缺失带来的问题，随后完整实现了三大评估范式——Ground Truth验证、LLM-as-Judge评估与混合评估方案，并通过旅游Agent、代码生成Agent和客服Agent三个完整案例展示了从问题发现到解决的全流程。本文提供了可直接运行的Python代码实现，涵盖工具调用验证、多维度质量评分、pass@k/pass^k非确定性度量等核心模块，旨在为AI Agent的生产级评估体系建设提供可复用的工程参考。
关键词：Agent评估、LLM-as-Judge、Ground Truth、可观测性、pass@k
一、引言：从旅游Agent的7周隐形降级说起
1.1 真实案例回顾
2025年，某旅游平台上线了一款AI旅行规划Agent，核心功能之一是为用户提供旅行预算计算服务。然而，在一次Prompt优化过程中，工程师删除了“ALWAYS use calculate_trip_budget”这一关键指令，改为模糊的“全面信息收集”。这一看似微小的改动，导致了灾难性的后果：
当用户询问“从纽约到巴塞罗那7天行程，包括机票，$3000是否足够？”时，Agen
