企业级智能体上线前如何评测
AI 总结
QCoding 认为，智能体即使给出正确结果，执行过程也可能存在选错工具、重复调用或陷入循环等问题。文章将企业级智能体评测分为结果、过程和工程三层，涵盖任务成功、答案依据、工具准确性、执行轨迹、延迟、Token 消耗与发布门禁。文章称 Spring AI 提供相关性、事实核查评测器及可追踪的工具调用循环，但业务仍需自行定义正确轨迹和门槛。
深度见解
该文提供了一套可重复实施的框架，可依据输出与执行行为共同判断智能体是否适合进入生产环境。
前言
前面我们已经聊过：
- Tool Calling 怎么让大模型调用业务能力；
- ReAct Agent 怎么动态决定下一步动作；
- Graph / Workflow 怎么编排复杂 AI 流程；
- 企业级 RAG 怎么解决引用、拒答与知识治理。
当 Agent 真正跑起来以后，下一个问题其实更加重要：
Agent 能跑，就代表它能上线了吗？
很多团队刚开始测试 Agent，方法非常直接：
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