本章小结
本章介绍了智能体评估和优化迭代的完整框架，核心要点如下：
评估贯穿全流程：从原型到生产，持续评估驱动迭代。离线评估作为质量门禁，在线评估作为持续优化手段。
评测集构建三层结构：正常样本（60-70%）保证基准，边缘样本（20-30%）测试鲁棒性，对抗样本（5-10%）挖掘盲区。
评分标准设计原则：明确性（每个档位有清晰定义）、可操作性（评估者能独立完成评分）、层次性（3-5 档拉开区分度）。
优化迭代方法论：采用 PDCA 循环，小步快跑，每次只改一个变量。版本化管理提示词，记录经验教训。
监控与回归保障质量：建立多层次监控体系，设置质量门禁和分层告警，定期进行回归测试和漂移检测。
金融场景特殊考量：事实准确性优先，合规性一票否决，对延迟和成本敏感，需要可解释的推理过程。
智能体评估不是一次性工程，而是持续的质量保障过程。通过系统化的评估体系，可以有效提升金融 AI 系统的可靠性和实用性，为实际业务创造价值。