湖南
在传统软件工程中，测试是保障质量与稳定性的核心环节。它验证系统的确定性逻辑：基于预设的规则，验证输入的可靠性。而 AI 系统的核心能力不再是执行预设的规则，而是基于概率模型进行推理和生成。结果的不确定性、语义的多义性、以及上下文的敏感性，使得原有测试方法难以刻画模型行为。这一转变，促使评估工作成为下一轮 Agent 演进的重点。
评估工程，贯穿整个 AI 生命周期，它的目标是定义、采集并量化 Agent 的表现质量，涵盖输出正确度、可解释性、偏好一致性与安全性。从架构角度看，评估工程是 AI 工程体系中最靠近 "人类判断" 的一环，既涉及指标体系的定义，又包含算法层的建模与反馈机制。随着 SFT（监督微调）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）、LLM-as-a-Judge（模型裁决评估）以及 Reward Model（奖励模型）等技术或范式逐渐成熟，评估工程正从经验驱动走向体系化、工程化和自动化。
阿里云 CIO 蒋林泉曾分享过：在落地大模型技术过程中总结过一套方法论，叫 RIDE，即 Reorganize（重组组织与生产关系）、Identify（识别业务痛点与 AI 机会）、Define（定义指标与运营体系）、和 Execute（推进数据建设与工程落地）。其中，Execute 中提到了评估工程重要性的核心原因，即这一轮大模型最关键的区别在于：度量数据和评测均没有标准的范式。这就意味着，这既是提升产品力的难点，同时也是产品竞争力的护城河。
在 AI 领域里经常提到一个词叫 "品味"，这里讲的 "品味"，其实就是如何设计评估工程，即对 Agent 的输出进行评价。如果没有评估，就很难理解不同的模型会如何影响我们的用例。
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