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为什么人类洞察是构建更好 Agent 的战略优势

LangChain Blog原文发布 2026-11-04 05:48首次收录 2026-11-04上架 2026-11-04 07:08

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这件事讲了什么

LangSmith 团队发文讲怎么让人类专家参与 Agent 的开发评估。问题是 Agent 常常执行多步任务,只看最后一句回答判断好坏会漏掉中间出错的环节,自动评估也说不清“为什么好、为什么坏”。他们的办法是让领域专家查看完整的对话记录和工具调用,给每一步打分并写下理由,再把这些人给出的判断整理成可复用的评估数据,用来校准自动评估、改进在线评测、积累金标准测试集。这样团队在改 Agent 时就有据可依,而不是只凭感觉。

可以使用的工具

文中可用工具

  • LangSmith用来记录 Agent 每一步的行为,把需要复查的互动放进标注队列,让人工打分并留下理由
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