Google 开发者博客分享 AI Agent 评估实战指南
Google 开发者博客发布文章，介绍如何超越主观“感觉检查”，为 AI Agent 建立可重复的评估体系。文章提出了基于关键用户旅程（CUJ）定义成功标准、使用模拟用户生成测试场景、以及结合人工审查与自动化工具的分阶段实施策略。
推荐理由：原文提供了从人工审查到自动化 CI/CD 的评估落地路径，并给出了规避常见陷阱的具体方法。
#评测/基准
Google Developers Blog精选AI 评分6262
OpenRouter Announcements精选AI 评分6262 OpenRouter 指南：如何从生产流量构建黄金评估数据集
OpenRouter 发布指南介绍如何从生产流量构建黄金评估数据集（Golden Eval Dataset），以解决通用基准无法反映特定业务表现的问题。该数据集由经过人工审核的生产输入和预期输出组成，需版本化并集成到 CI 中作为回归测试。
推荐理由：提供了从生产流量构建黄金评估数据集的五步流程及跨模型对比方法，帮助开发者基于真实业务数据而非通用基准进行模型选型与回归测试。
OpenRouter Announcements精选AI 评分6868 OpenRouter 解析 Jev 与 LLM-as-a-Judge 的评估差异及选型指南
OpenRouter 发布技术解析，对比 TypeSafe 的决策模型 Jev 与传统 LLM-as-a-Judge 在 Agent 输出评估中的表现。测试显示，在证据完备的封闭标准下，Jev 与 LLM 判断器准确率相当，但具备更好的概率校准性，且成本仅为后者的 1/5，延迟为 1/10；而在需要长文本推理的开放标准（如摘要一致性）中，LLM 判断器与专家评分的相关性更高。
推荐理由：原文通过实测对比了 Jev 与 LLM-as-a-Judge 在准确率、校准度及成本上的差异，并给出了不同评估场景下的选型建议。
已经到底了