如何评估智能体工作流的效果？

智能体工作流的效果评估应建立多维度、分层次的指标体系。

1. 任务完成率

成功完成的任务数 / 总任务数，反映工作流的整体可靠性。

2. 用户满意度

基于用户反馈或 NPS 评分衡量用户体验。

3. 业务效率提升

对比自动化前后的处理时间、人力成本等。

4. 准确率

模型推理结果与预期的一致性。

5. 工具调用正确率

智能体选择和调用工具的准确程度。

6. 平均响应延迟

从请求到响应的端到端时间。

7. Token 成本 / 成功任务

衡量推理成本效率。

8. 人工介入率

需要人工处理的任务占比，越低越好。

9. ROI 分析

综合评估投入成本与业务收益。

10. 建立反馈闭环

收集用户反馈和执行异常，持续优化工作流。

11. A/B 测试

对比不同版本的效果差异。

12. 基准测试

与行业标准或竞品进行对标分析。

可借助指标采集与可视化分析工具，自动化收集上述评估指标，帮助企业建立科学的效果评估体系。