评测也很酷，Data Agent 自动化评测的三层框架与实战

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文章摘要

在大模型技术快速发展的背景下，数据领域的应用如数仓开发、ChatBI问数和深度分析Agent等显著提升了效率，但如何科学评估这些应用的效果成为行业难题。字节跳动数据平台大模型评测技术负责人尹小明在AICon大会上分享了Agent自动化评测技术的创新与实践。评测的挑战主要体现在效果评价的贴切性和传统技术的可复用性上，需关注效果、性能与推理性能、稳健性三个维度。效果维度包括事实性、有用性和有害性；性能维度涉及首字符时延和生成速度；稳健性则关注容错和抗攻击能力。

评测方法包括人工评测、自动化评测和人机协同评测。自动化评测中，客观题通过结果匹配评估，文本类通过相似度比较，排序评估则用于RLHF场景。然而，静态评测与线上效果脱节、评测针对单一能力而非综合业务能力、以及业务变化导致评测滞后等问题仍是痛点。数据应用Agent的评测还需应对领域特殊性、数据正确性关键、效率与并发需求等垂直适配难点。

为解决这些问题，提出了“三层评测”框架：技术选型、研发迭代和端到端业务效果。技术选型阶段通过基础能力评测设定准入门槛；研发迭代阶段通过组件评测定位问题；端到端阶段构建贴近业务的评测集。在Text-to-SQL任务中，传统评测方法存在二元判定局限、测试数据分布不完备和成本高等问题。改进方法包括基于语义等价的评测，利用抽象语法树和Apache Calcite进行执行层下推，以及图匹配网络计算相似度。

针对“深度研究”类产品，评测难度更大，需从分析深度、报告可读性和执行稳定性等多维度评估。自动化评测技术采用“用Agent评测Agent”的方法，通过自我反思和多Agent协作架构提升准确性。例如，机评在事实性错误上的召回率超过88%，准确性达86%。评测平台建设涵盖数据集管理、自动化与人工评测、指标分析等功能，并引入“数据飞轮”持续更新评测集。

未来，自动化评测需进一步完善维度和体系，推动评估驱动开发（EDD），并将评测结果反向驱动训练流程。目标是让评测更高效地生成改进建议，服务业务迭代。AICon北京站将聚焦大模型训练与推理、AI Agent等前沿话题，探讨如何构建可信赖、可规模化的Agentic操作系统，助力企业降本增效。