Agent 錯誤分析與 Evals 整合指南

1｜前言：為什麼 Agent 錯誤分析（Error Analysis）是 AI 團隊的必修課

像修車先找故障點，AI 也需系統化診斷。

在台灣，越來越多企業把 Agent（代理人）從 PoC（概念驗證）推進到正式上線；但很多團隊仍陷入「無限修 Bug」的循環，優化進度緩慢且難以複製。AI 不是萬能的靈丹妙藥。即使最先進的 LLM（大語言模型）Agent 也需要團隊根據場景做量身校準。這篇文章協助你建立一套可重複、可量化的錯誤分析流程，讓經驗變成 SOP，團隊才能持續進步。

2｜錯誤分析 與傳統 Debugging 的差異

傳統除錯像找漏水點，錯誤分析像用熱顯像儀一次看全局。

LLM 的隨機性與可重現困難

LLM 輸出多變，傳統測試難全面覆蓋。

傳統除錯（Debugging）強調重現問題並逐步定位，但 LLM Agent 的輸出常帶隨機性，單元測試難以全面覆蓋所有情境。因此建議先做錯誤分析，再依分析結果設計對應的 Evals（評估）測試案例。

為何先做錯誤分析再做 Evals 測試案例

先找核心問題，再設計對症測試。

如果沒有先進行錯誤分析，測試案例很容易流於形式，無法真正找出系統的核心問題。錯誤分析能幫助團隊聚焦在最值得投入資源的優化點。

Andrew Ng 經典案例：錯誤分類決定優化重點

像醫生分辨病因，才能對症下藥。

Andrew Ng 曾用「貓狗辨識」案例說明：他檢查錯誤圖片並歸類，發現 50% 是狗被誤判成貓，30% 是大型貓科誤判，20% 是圖片模糊。這說明，透過錯誤分類可明確找到優化重點，而非盲目增加資料量。

觀測性在 LLM 系統的角色

觀測性像儀表板，讓你隨時掌握系統健康。

現代 AI 系統講求觀測性（Observability），即時掌握運作狀態與錯誤分布，才能有效追蹤品質指標並持續優化。

名詞簡介：AI Evals vs Agent Evals

AI Evals 看單點，Agent Evals 看整體。

AI Evals

AI Evals：針對單一模型或任務的評估流程，目的是量化或質化模型在特定任務／情境下的表現。常見指標如準確性、偏誤性、困惑度，通常用於模型訓練或微調階段。但 AI Evals 多基於靜態資料集，無法捕捉代理人系統的動態互動。

Agent Evals

Agent Evals：設計給多流程、會呼叫外部工具的代理人系統（Agent），以任務層級評估整體表現。關注 RAG（檢索增強生成）正確率、任務完成率、業務理解、工具調用正確性、多輪一致性等。更適合複雜企業應用與動態環境。

3｜Agent 錯誤分析的 6 個步驟

像烹飪有食譜，錯誤分析也有步驟。

1. 收集對話日誌（Conversation Log）
2. 人工標註失敗點
3. 用 LLM 歸納失敗模式
4. 決定直接修正（Fix）或建立 Evals 測試案例
5. 建立並校準 LLM Judge
6. 監測與持續迭代

每一步都需確保樣本具代表性、錯誤分類具體可操作，並能以明確品質指標追蹤成效。

4｜Step 1–2：收集對話日誌與人工標註

先收集證據，再請專家判斷問題源頭。

日誌與篩選

一般通用的 LLM 難以快速確認錯誤來源，但如果使用 AltaBots.ai，內建的日誌功能可以協助你多維度篩選並迅速找到異常對話，大幅提升錯誤分析與優化效率。

挑選具代表性的樣本

挑樣本就像抽血檢查，要有代表性才能反映全身狀況。建議從大量日誌中挑 100–200 筆具代表性的樣本，涵蓋各種常見場景與問題。

標註原則

人工標註請聚焦「第一個失敗點」，避免模糊詞（如「回覆不準」）；請改以具體描述（例如「未理解客戶意圖，導致錯誤轉交」）。標註時也應包含可執行的修正建議，利於後續改善。

5｜Step 3–4：用 LLM 歸納失敗模式，決定修正或建立測試案例

分類錯誤像整理衣櫃，先處理最多的問題。

LLM 歸納失敗模式

LLM 幫你自動整理問題清單，省時又全面。將人工標註結果交給 LLM，協助歸納出系統性失敗模式，並依頻率排序，聚焦最影響體驗的問題。

Fix 或 Evals：何時修正，何時追蹤

可直接修正的問題（例如 prompt 拼字錯誤、格式不符），建議先修正（Fix）；主觀或需長期追蹤的問題（如回覆禮貌、資訊正確），則建立 Evals 測試案例，由 LLM Judge 持續監控。

6｜Step 5–6：建立並校準 LLM Judge，接入 CI/CD 監測

自動評審像品管線，品質監控不中斷。

Agent Evals 常見實作方式

業界常用兩種方法，像 AI 當裁判或用標準答案驗證。

方法一：LLM as Judge（AI 當裁判）

AI 幫 AI 打分數，省時又能自動化。通常以 TRUE/FALSE（二元判定）為主，而非 1–5 分制。實務上建議避免分數制，因為定義分數區間成本高且易引爭議；二元判斷更利於自動化與追蹤。需定期人工抽樣審核，確保人機判斷一致（建議達 90% 以上）。

方法二：Golden Dataset 比對（標準答案驗證）

有標準答案的任務，就用黃金資料集直接比對。適合 SQL、RAG 等可明確定義對錯的任務。優點是高精度、可自動化，缺點是需投入人力維護資料集，難涵蓋開放式問答。

評估維度與驗證

評估標準要像紅綠燈一樣明確，才能自動判斷通過與否。設計 LLM Judge 時，應明確定義二元判斷與品質指標，並與人工標註比對，達到一致性門檻才正式導入。

CI/CD（持續整合與持續部署） 與回歸測試

把評估流程自動化，像工廠品管線一樣持續監控品質。每次模型或 prompt 更新後，務必重新執行回歸測試，確保舊問題不會復發。

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快速總覽：AI Evals 與 Agent Evals 差異

一張表看懂兩種評估方式的差異。

下表整理 AI Evals 與 Agent Evals 的核心差異，供讀者快速比較：

Agent Evals 兩大實作方法比較

兩種方法各有優缺點，靈活搭配效果最好。

💡 建議：兩種方法可組合使用——用 Golden Dataset 驗證關鍵路徑，用 LLM Judge 監控全局品質。

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7｜AI Evals 指標與流程常見誤區

1. 誤區：相信 AI 可以自動完成評估（The "AI Can Eval It" Fallacy）

許多人認為只要有 LLM 或 AI 工具就能自動完成評估，這是錯誤的。AI 缺乏產品上下文與專業知識，無法判斷如「虛擬看房」等產品功能是否真實存在。初期階段仍需人類專家（Benevolent Dictator）參與，確保標註品質。

2. 誤區：使用分數等級制（1–5 分制或 1–7 分制）

分數等級制會造成指標混亂且難以追蹤，3.2 分與 3.7 分的差異難以解釋。建議 LLM Judge 僅針對單一失敗模式，並採用二元（True/False）結果，提升一致性與自動化效率。

3. 誤區：盲目信任 LLM Judge 的結果並只報告總體一致性（Agreement）

僅看總體一致性會忽略長尾錯誤。建議分析不一致矩陣（misalignment matrix），檢查人類與 LLM Judge 的所有交叉情境，並持續優化 Prompt，確保評估結果可靠。

4. 誤區：讓委員會參與開放式標註（Open Coding）

大型委員會標註流程昂貴且緩慢，建議由具備領域專業的產品經理（Benevolent Dictator）主導，提高效率與標註品質。

5. 誤區：將 Evals 視為孤立的單元測試

Evals 不僅是單元測試，更是系統性衡量與優化產品品質的工具。AB 測試、線上監控、用戶行為追蹤等都屬於 Evals 範疇，應以數據科學思維持續優化。

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8｜實戰建議與結語

建立可持續優化的團隊流程，讓錯誤分析成為 AI 系統成長的核心動力。

常見陷阱與挑戰

在實務導入過程中，許多團隊容易落入「只寫測試，卻沒抓到真問題」的陷阱。常見挑戰包括：

• 樣本選取偏差：只關注極端案例或單一場景，導致評估結果失真。
• 指標定義模糊：缺乏明確、可量化的品質指標，讓優化方向失焦。
• 測試流於形式：過度依賴靜態測試案例，忽略動態互動與真實用戶行為。
• 缺乏持續監控：模型或 prompt 更新後，未進行回歸測試，導致舊問題復發。

專業實務建議

要讓錯誤分析真正為 AI Agent 系統帶來成長，建議團隊從數據治理、標註規範、評估指標、跨角色協作與持續監控等層面著手，並善用如 AltaBots.ai 這類具備多維度觀測功能的 AI Agent 開發平台，提升分析效率。

結語

錯誤分析不只是修 Bug 的工具，更是驅動 LLM Agent 系統持續成長的核心引擎。唯有建立結構化、可複製、可持續優化的流程，團隊才能在面對複雜多變的 AI 應用場景下，持續提升產品品質與用戶體驗。

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補充｜詞彙說明

• LLM（Large Language Model）：大語言模型，能理解並生成自然語言的 AI。
• Agent：代理人，能自主執行任務的 AI 系統。
• PoC（Proof of Concept）：概念驗證，測試技術可行性的初步實作。
• Evals：評估流程，用於量化或質化 AI 系統表現。
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：檢索增強生成，結合資料檢索與生成式 AI 的技術。
• CI/CD（Continuous Integration/Continuous Deployment）：持續整合與持續部署，自動化軟體開發流程。
• Prompt：給 LLM 的指令或提示語句。
• Benevolent Dictator：仁慈的獨裁者，指具備專業知識並主導決策的負責人。
• Misalignment Matrix：不一致矩陣，用於分析人機判斷差異。

補充｜延伸閱讀與實務參考

• Ng, A. (2018). Machine Learning Yearning (Draft Version 0.5). deeplearning.ai. Retrieved from http://bloglxm.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Machine_Learning_Yearning.pdf
  — 以「貓狗辨識」為例，說明如何通過錯誤分類分析確定優化重點，避免盲目擴充數據集（見第27至32頁）。
• Arize AI. (2025). Agent Evaluation. Retrieved October 30, 2025, from https://arize.com/ai-agents/agent-evaluation/
  — 針對多流程且會呼叫外部工具的代理人系統（Agent）設計評估方法，強調以任務層級衡量整體表現。
• Husain, H. (2024). Your AI Product Needs Evals. Retrieved October 30, 2025, from https://hamel.dev/blog/posts/evals/
  — AI 幫 AI 進行評分多以 TRUE/FALSE（二元判定）為主，避免使用 1–5 分制因定義區間成本高且易產生爭議。
• Bai, Y., et al. (2021). Evaluating AI Evaluation: Perils and Prospects. arXiv preprint arXiv:2407.09221. Retrieved from https://arxiv.org/html/2407.09221v1
  — 強調 LLM 自動評判的侷限，需要結合人類專業判斷。
• SuperAnnotate. (2025). LLM-as-a-judge vs. human evaluation: Why together is better. Retrieved from https://www.superannotate.com/blog/llm-as-a-judge-vs-human-evaluation
  — 強調人機協同評估的必要，警示盲目信任 LLM Judge 可能導致評估誤差和信任危機。
• Renaissance. (2025). Systematic Evaluation of AI Applications. Retrieved from https://yonglun.me/en-us/systematic-evaluation-of-ai-applications-en/
  — 建議由具備專業領域知識的產品經理採用「Benevolent Dictator」模式負責評估流程。
• UK Government BEIS. (2024). Inspect Evals. Retrieved from https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_evals
  — 彙整多種實務 Eval 指標與案例，包含對 LLM 判斷不一致性的分析方法。