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简短的回答
通过检查人工智能代理产生的结果、采取的行动以及它在重复试验中的行为一致性来评估人工智能代理。当客服人员可以更改记录、调用工具或使工作流程部分完成时，成功的最终消息是不够的。
拿走什么
- 最终响应和最终系统状态可能不一致。
- 重复试验以暴露同一任务的不稳定性。
- 将结果评分与流程和权限检查分开。
已检查来源 .研究综合和 Rubrex 建议。示例和本地实验均已标记；它们不是客户结果。
可靠性比任务成功更广泛
2026 年 2 月的预印本提出了可靠性维度，包括一致性、鲁棒性、可预测性和安全性。 Anthropic 的代理评估指南还区分了结果检查和成绩单评分。这些是设计测试套件的有用镜头，但不能保证套件涵盖所有部署风险。
定义授权最终状态
描述什么可以改变，什么必须保持不变，以及什么构成完成。对于调度代理来说，这可能意味着只为所请求的参与者创建一个事件，同时保持不相关的事件不变。对于编码代理，它可能包括测试、工件行为和存储库约束。
从已知状态初始化每个试验。如果之前的运行留下了数据，则后面的结果可能会衡量测试环境的污染而不是代理质量。记录工具版本、权限、外部依赖项以及重现任务所需的任何模拟响应。
使用单独的结果和过程检查
Rubrex 在任务允许的情况下建议精确的状态断言。记录存在吗？它的标识符正确吗？操作是否重复？对依赖于顺序、授权或通信的需求使用跟踪审查。当多个有效路径满足合同时，避免需要一个精确的刀具路径。
在评估记录中保留未完成的运行、超时和重试。减少失败的安全带可以夸大表面上的成功。当涉及用户模拟器时，也要评估模拟器的行为：它可能会揭示隐藏的信息，接受不正确的结果，或者使任务比实际使用更容易。
示例：一条成功的消息，一条缺席的记录
代理表示已创建了支持票证。工具请求失败，不存在票证。仅语言评分者可能会奖励简洁的完成信息。基于状态的检查可以正确识别失败的结果。
现在测试创建票证但响应丢失的超时。正确的行为可能是在重试之前协调状态。两种情况在部分跟踪中看起来相似，但它们需要不同的恢复操作。将它们作为单独的场景包括在内，并检查代理是否可以区分可用的证据。
报告可靠性概况
显示完成情况、未经授权的更改、重复操作、恢复成功以及试验间的变异性。包括资源使用情况和代表性故障跟踪。候选人可以完成更多任务，但同时变得更不可预测或导致更严重的失败；明确报告该权衡。
- 冻结初始状态并在试验之间重置它。
- 定义可接受的替代完成路径。
- 测试中断和部分工具故障。
- 即使平均水平有所提高，严重的故障仍可见。
一个可供您检查的 AI 代理评估框架
实用的代理评估框架需要任务定义、可重置环境、重复试验、结果检查以及将操作与结果连接起来的跟踪。对于支持代理，请在运行前定义允许的记录更改。然后，检查实际记录和对话。保留失败和中断的试验，以便报告反映尝试的工作。
对于 AI 代理评估指标，Rubrex 建议报告任务完成情况以及未经授权的更改、重复操作、恢复结果和每个已完成任务的成本。说明每个任务的试验次数并分别显示不一致的结果。代理评估还应该测试工具故障和不明确的请求：系统可能需要停止或要求澄清，而不是强制完成。
证据的局限性
代理评估在很大程度上取决于环境和工具模拟。基准测试结果不会在未经测试的系统或权限上建立行为。拟议的检查是一个实际的起点，而不是全面的安全评估。
常见问题
工具序列是否应该与参考完全匹配？
仅当序列本身是必需的时。否则评估智能体是否在不违反约束的情况下达到授权结果。
为什么要重复同样的任务？
重复试验揭示了一次成功演示无法显示的可变性。它们补充而不是取代不同的任务。
来源和进一步阅读
本简报背后的主要来源。来源的研究结果适用于其自身的研究条件； arXiv 上的出版物不建立同行评审。
- 迈向人工智能代理可靠性科学 arXiv · 2026 · 预印本已审核： 摘要和出版记录.已访问 2026年9月25日.
- 揭秘人工智能代理的评估 人择 · 2026 · 工程指导已审核： 技术文章.已访问 2026年9月25日.