北京
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本文将以 LangChain 和 Ollama 为核心，带你从零构建一套可重复运行的 AI 智能体评估工具。整个流程仅需 3 个步骤：首先设计基于规则的硬性检查，确保智能体的输出格式、工具调用次数等基础指标符合预期；接着引入 LLM-as-a-Judge 机制，由大模型对语义准确性、回答相关性等软性指标进行打分；最后将两类检查融合为统一的评估流水线，通过批量运行历史用例，自动标记出至少 9 种常见的回归问题——包括上下文遗忘、幻觉错误、工具选择偏差等。这套本地评测套件无需依赖云端付费 API，全部基于 Ollama 本地推理执行，可在开发机上一次配置、反复使用，让每次代码变更后的回归测试变得高效且可置信。
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