生产环境 LLM 智能体高效基准评测研究
原文标题：Efficient Benchmarking in Production: A Study of an Evolving LLM Agent
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论文基于某生产分析智能体（月活数万）的 574 次历史基准运行，比较随机采样、历史缓存、固定代表子集与基于 IRT 的自适应测试。结果显示多维 2PL 自适应测试保真度最佳，仅执行 200 题（38.5%）即可将 MAE 控制在 1.03 个百分点；实际部署则采用难度分层固定子集，因其运维简单且可跨智能体家族迁移。
- 问题
- 生产环境 LLM 智能体需反复评测，但全量基准重跑成本过高。
- 方法
- 基于 574 次历史运行，对比随机采样、历史缓存、固定子集与 IRT 自适应测试，并给出部署取舍。
- 结果
- 多维 2PL 自适应测试仅跑 200 题（38.5%）即达 MAE 1.03 个百分点；实际部署难度分层固定子集。
- 影响
- 为持续迭代的智能体提供低成本回归评测方案，固定子集可跨智能体家族迁移。
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基于 574 次生产基准运行，多维 2PL 自适应测试只跑 200 题（38.5%）即把 MAE 控制在 1.03 个百分点。
- •对象是服务数万月活的生产分析智能体，用 574 次历史基准运行按时间切分校准期与留出期。
- •比较随机采样、历史缓存、固定代表子集与基于 IRT 的自适应测试四类方案。
- •多维 2PL 自适应测试保真度最佳：执行 200 题、占全量 38.5%，MAE 为 1.03 个百分点。
- •实际部署却选了难度分层固定子集，理由是运维简单，且无需重校准即可迁移到另外五个智能体家族。
- •该固定子集在短至一天的校准窗口下仍保持稳定。
为什么重要：这是少见的「最佳方法不等于上线方法」的一手部署经验，对需要高频重跑基准的生产智能体团队，能直接省下评测成本。
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