自主智能体时代：信任与治理的基石，评估基础设施为何必须先行

在自主智能体（Agentic AI）日益渗透企业运营与关键决策的今天，构建对其性能与安全性持久的信心，已成为刻不容缓的挑战。核心症结在于：在规模化部署智能体之前，必须优先建立起一套严谨、全面的评估基础设施。这并非锦上添花，而是确保这些能自主感知、推理并行动的系统真正可靠、值得信赖的生命线。

在近期召开的VentureBeat Transform 2025大会上，科技领袖们齐聚一堂，探讨如何利用自主智能体改造其商业模式，这预示着一个由高度自主AI驱动的未来正加速到来。自主智能体，顾名思义，是那些被设计成能够感知环境、进行推理、自主规划并采取行动，以最少人类干预来达成复杂目标的AI系统。从理论上讲，它们将把自动化和效率推向前所未有的高度，使其能够超越简单的任务执行，在模糊不清的环境中进行改进、协作并茁壮成长。

探寻自主智能体：从愿景到现实的鸿沟

随着自主智能体在网络安全、金融、医疗等关键领域获得越来越高的决策自主权，其所承载的期望与潜在风险也同步攀升。这些系统承诺实现前所未有的自动化和效率，但其自主行动的特性也带来了深刻的信任危机：我们如何确信一个能够自行作出判断并采取行动的AI，在面对复杂、动态甚至对抗性环境时，能够始终保持可靠、安全并符合人类预期？这是一个从“有希望的演示”走向“企业级可信系统”的根本性跨越 ¹。

传统的软件测试方法已不足以应对自主智能体带来的挑战。智能体行为的非线性、涌现性以及与环境的持续交互，意味着其性能和安全性不能仅通过评估其最终输出或特定任务的完成情况来衡量。AI开发公司Medium的Bijit对此洞察深刻，他指出：“如果我们真的想要超越任务执行的智能体——能够改进、协作、对齐并在不确定性中茁壮成长的智能体——那么评估（eval）就必须成为我们系统设计中的一等公民。” ² 这意味着，评估不再是开发末端的质量保证环节，而是贯穿整个生命周期、持续进行的深度反馈机制。

评估基础设施：信任与可靠的基石

建立一套稳健的评估基础设施，是解决上述信任危机的关键所在。它不仅仅是关于测试代码，更是关于系统性地理解和塑造智能体的行为。这种基础设施必须能够：

• 实现严谨评估与持续改进： 评估系统需要能够衡量智能体在不同场景下的表现，包括其感知能力、推理逻辑、决策质量以及行动的有效性。它还必须支持迭代开发，允许开发者通过评估结果快速识别问题、调整模型或策略，并验证改进效果。
• 超越“输出”评估，聚焦“行为”评估： 微软在Azure AI评估库中引入的“代理指标（Agentic Metrics）”正体现了这一趋势 ³。这些指标旨在系统性地评估智能体的行为，而不仅仅是其输出结果。例如，在检索增强生成（RAG）系统中，除了评估生成内容的质量，还需要评估智能体选择信息、整合信息并处理歧义的能力。
• 纳入治理与可追溯性： 随着智能体自主性的增强，对其行为的治理和审计变得尤为紧迫 ⁴。IBM的watsonx.governance平台正致力于此，通过提供“受管智能体目录（Governed Agentic Catalog）”和“RAG代理AI评估指标”等功能，帮助企业管理和选择AI工具，并实现对智能体性能的持续监督 ⁵。实验追踪成为治理AI智能体的关键，它提供了一个全面记录开发过程中所有更改、迭代和改进的机制，确保了透明度和可审计性 ⁵。

从实践经验来看，优先构建评估基础设施而非直接构建智能体本身，是确保AI系统可信度的关键区别。正如Medium上的一篇文章所强调的：“下次你构建AI智能体时，请从评估基础设施开始，而不是从智能体本身开始。这是有前途的演示与你的组织可以信任的系统之间的区别。” ¹

伦理、治理与未来的方向

自主智能体的评估与治理，远超纯粹的技术范畴，它与AI伦理、社会影响以及未来的工作形态紧密交织。当智能体能够独立决策时，其潜在的偏见、错误或恶意行为都可能造成严重后果。因此，评估基础设施不仅要关注性能和效率，更要深入考量安全性、公平性、透明度和可解释性等伦理维度。持续的监督机制，例如IBM watsonx.governance中在特定指标超出预设限制时发出警报的功能，是实现持续治理和缓解风险的必要条件 ⁵。

未来的发展将要求我们构建更复杂、更全面的评估框架，能够应对智能体在开放世界中不断学习和适应的特性。这可能包括模拟更真实的复杂环境进行压力测试，引入对抗性评估来识别潜在漏洞，以及开发量化伦理指标的方法。最终，对评估基础设施的优先投入，将不仅仅是技术上的明智之举，更是一种社会责任的体现。只有当企业和社会对智能体运作方式及其行为有充分的理解和信任时，自主智能体所承诺的变革性力量才能被安全、负责任地释放出来。

引用

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• 企业级AI
• 技术转型
• AI伦理