如果你的Agent不能被「評估」，那它可能還沒準備好上線｜專家論點【黃婉中】

作者：黃婉中（雲端架構師）

自從 AI Agent 這個概念被大量討論，很多企業都急著進入 PoC 階段。
一開始大家關注的重點，多半放在資料來源、工作流能不能跑、安全機制夠不夠。再來就是應用案例和常見疑慮。

只要系統動得起來，「評估」往往被當成後面的事。隨著專案往前走，討論焦點才會慢慢轉移。

前陣子我和幾位資深架構師聊天，大家都同意：評估是一項容易被低估，卻對Agentic AI穩定上線影響很大的能力。

原因很簡單，很多 Agent 在 PoC 階段都「看起來正常」：流程跑得動，問題丟進去也有回答，測幾個案例都過得去，於是就上線了。

真正讓人頭痛的狀況，通常在上線之後。

例如：

• 同樣問題，回答長度開始忽長忽短
• 原本會引用具體資料來源，後來開始「腦補」
• 任務表面上有完成，仔細一看發現跳過某些步驟

整個流程沒有明顯的失敗訊號，但團隊卻發現：需要人工介入的地方變多了。

這類問題，很難靠單次測試發現，需要的是能重複執行、可以拿來比較的評估流程。

「評估」是在做什麼？

在營運階段，評估除了人工抽樣，也定期跑一組評估流程。

常見做法是：

• 準備一批測試資料
• 讓模型或 Agent 在同樣條件下跑一次
• 把輸出結果拿來比對與量化

這個過程的重點，是確認現在的表現，跟之前相比有沒有變化。

為什麼評估不能只靠一種指標

Agent 的輸出，大多是自然語言。
而自然語言的「好不好」，很難用單一數字定義。

因此實務上，評估通常會混合幾種不同角度的指標。

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第一類：用AI檢查AI

有一類評估方式，是讓模型協助判斷輸出品質。

這類指標關心這些問題：

• 回答是否有依據，而不是腦補
• 內容前後是否連得起來
• 回答可讀性、是否通順

這類評估，適合用在：

• 沒有標準答案的任務
• 開放式問答
• 摘要、解釋、建議型輸出

它們給你的是一個品質區間，用來觀察是否開始退步。

第二類：數學型指標

另一類評估是傳統NLP的做法。

前提是：
你手上有一組「正確答案」，可以拿來比對。

在這種情況下，可以用一些常見的數學指標來看，譬如與標準答案的重疊程度。

這類指標的好處是穩定、可重複，適合用在資料抽取或分類的情境。不過缺點也很明顯：
只適用在我們「已經知道正確答案」的任務。

第三類：風險與安全相關的檢查

評估也能確認內容是否安全。

實務上，常見會檢查：

• 是否出現自殘或極端內容
• 是否涉及仇恨、歧視
• 是否包含暴力或性相關描述

這類評估，能夠提早標記可能有問題的輸出。

很多平台會用既有模型來協助判斷風險程度，給出一個嚴重性分數，讓系統或人決定後續怎麼處理。

在Ｍulti-agent 架構中，評估不可或缺

當系統變複雜，評估很自然會被拉進流程裡。

例如：

• 其他Agent 完成任務後，由另一個 Agent 檢查是否符合基本條件
• 結果若品質偏低，就要求重試或調整策略
• 若出現風險訊號，直接中止流程或轉人工處理

在這種設計下，評估從獨立的分析步驟，變成系統的一部分，用來定期確認輸出是否仍在可接受範圍。

評估的價值

Agent 一旦上線，就會受到資料、使用方式和時間影響。

評估機制能提醒我們：

• 現在的結果，跟之前比起來有沒有不一樣
• 系統是不是開始偏離原本用途
• 哪些任務類型需要多注意

有了這些訊號，你才知道什麼時候該去調流程，或重新檢視模型選擇。
沒有這些訊號，很多問題不會消失，只是等到人工成本變高時才浮現。