# 第17章 Agent 的评估与优化

> 如何知道你的 Agent 是"好"还是"不好"？评估和优化是从"能用"到"好用"的关键。

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## 🎓 学习目标

完成本章学习后，你将能够：

- ✅ 掌握评估 Agent 表现的系统方法和核心指标
- ✅ 了解 SWE-bench、GAIA、WebArena 等主流基准测试
- ✅ 实施 Prompt 调优的迭代流程
- ✅ 掌握成本控制与性能优化的实践技巧
- ✅ 构建可观测的 Agent 系统（日志、追踪、监控）

## ⏱️ 预计学习时间

约 **90-120 分钟**

## 💡 前置知识

- 完成第4~9章（核心能力篇）
- 有实际 Agent 开发经验更佳

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## 🔗 学习路径

> **后续推荐**：
> - 👉 [第18章 安全与可靠性](../chapter_security/README.md)

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## 本章概览

Agent 开发不是"写完代码就完了"——你需要衡量它的表现，找到不足，持续改进。本章介绍系统化的评估方法、基准测试、Prompt 调优技巧、成本控制策略和可观测性体系。

## 本章目标

- ✅ 掌握 Agent 评估的核心方法（规则评估、LLM评估、人类评估）
- ✅ 了解业界常用的基准测试和评估指标
- ✅ 学会系统化的 Prompt 调优流程
- ✅ 实现成本控制和性能优化
- ✅ 为 Agent 建立完善的可观测性体系

## 本章结构

| 小节 | 内容 |
|------|------|
| 16.1 如何评估 Agent 的表现？ | 评估维度、三种评估方法 |
| 16.2 基准测试与评估指标 | HumanEval、MMLU、自定义基准 |
| 16.3 Prompt 调优策略 | 系统提示词优化、A/B测试 |
| 16.4 成本控制与性能优化 | 模型路由、缓存、压缩 |
| 16.5 可观测性 | 日志、追踪、监控 |

## ⏱️ 预计学习时间

约 **90-120 分钟**

## 💡 前置知识

- 已完成第 11-15 章的框架实战和多 Agent 学习
- 有至少一个可运行的 Agent 项目（便于实践评估方法）

## 🔗 学习路径

> **前置知识**：[第11章 LangChain 深入实战](../chapter_langchain/README.md)
>
> **后续推荐**：
> - 👉 [第18章 安全与可靠性](../chapter_security/README.md) — 安全也是"质量"的一部分
> - 👉 [第19章 部署与生产化](../chapter_deployment/README.md) — 评估指标驱动的生产优化

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*下一节：[17.1 如何评估 Agent 的表现？](./01_evaluation_methods.md)*
