课程简介

当前行业正经历从“AI Demo繁荣”到“生产验收”的残酷洗牌。Agent 智能体正快速落地，但行业普遍面临评测难题：公开基准偏向学术，难以衡量真实业务能力；很多团队仅用 prompt 简单测试，无法定位智能体规划、工具调用、多轮推理的缺陷。同时，静态评测数据集易被刷分，评测结果不可信，企业缺少一套可回归、可沉淀、具备证据溯源能力的商用 Agent 评测方案。

结合大模型与 Agent 落地实践，我们发现评测核心不是单纯跑分，而是构建场景化评测体系。极艾科斯 GenXtest 依托大模型算法评测经验，打造场景化 Agent 评测方案，配套可溯源评测数据集，同时提供数据存证、蜜罐保护能力，解决评测有效性与数据资产安全双重问题。

本次分享将拆解 Agent 评测落地难点，讲解业务场景评测框架，探讨可商用评测数据集的构建与溯源技术，呈现真实项目案例，应用评测反向迭代 Agent 能力，与业界与会者共同交流智能体评测产业化实践。

 课程收益

目标：

1.为行业建立一套可复制的企业级Agent评测方法论，

2.帮助从业者回答三个核心问题：Agent能不能干活、会不会闯祸、值不值得投产。

 成功要点：

Agent 评测项目的成败关键，在于评测的 "真实性" 与 "持续性" 是否到位：评测基准必须来自生产环境真实数据与业务快照，评测对象必须覆盖跨系统、多步骤、含人工审批的真实任务流，而非理想化测试集与单点用例 —— 真实性决定评测有没有效。在此基础上，能否建立 "离线准出 → 线上持续监测 → badcase 回填评测集" 的全链路闭环。

 启示：

Agent 评测的真正价值，在于完成从 "跑分" 到 "验收" 的范式升级：以业务准出标准为锚，用 badcase 驱动持续迭代，让评测体系随业务演进自我进化；同时将安全与合规前置为不可逾越的硬门槛、把成本效益做成可度量的量化标尺，使整个闭环既有底线约束、又有价值验证。

 受众人群

测试负责人，软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，工程效能负责人，软件架构师，资深研发工程师以及其他对测试感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲