大厂Agent评估体系：从“能用”到“可信”的关键跨越 当智能导购给出矛盾推荐、客服Agent输出错误信息、自动驾驶发生误判时，AI系统固有的不确定性正成为其规模化落地的核心瓶颈。传统“零缺陷”测试逻辑难以应对以概率为核心的AI模型，而评估工程——这套贯穿AI全生命周期的质量保障体系，正成为驱动Agent进化的关键支柱。它不仅回应了“好不好用、敢不敢用”的终极拷问，更是在大模型时代构建企业核心竞争力的重要壁垒。 在这一趋势下，国内各大厂纷纷围绕自身场景，构建体系化的Agent评估能力。阿里巴巴在电商、客服等场景中，着力对千问及相关Agent进行多轮对话一致性、事实准确性与服务可靠性的评估；腾讯则将评估框架深度融入其混元大模型生态，尤其在内容生成、交互助手类Agent中强化安全与合规校验；字节跳动依托豆包等产品，在用户体验侧建立实时反馈与迭代评估循环；百度则凭借搜索场景的天然优势，持续优化文心一言在信息可信度与逻辑连贯性上的评估体系。 通过将评估工程嵌入Agent训练、部署与运营全流程，大厂正系统性提升AI代理的确定性、可信度与稳健性，推动Agent从技术演示走向真正可靠的生产力承载。