Un consenso creciente en la comunidad de ingeniería de IA sostiene que evaluar agentes LLM puramente por sus salidas finales pasa por alto aspectos críticos del rendimiento. Esta publicación de blog técnico chino destaca la práctica emergente de la evaluación a nivel de trayectoria, que examina los pasos de razonamiento, los patrones de uso de herramientas y los comportamientos de recuperación de errores. Para los equipos que construyen sistemas de agentes en producción, este cambio de métricas basadas solo en la salida a una evaluación a nivel de proceso es esencial para la depuración, la seguridad y la mejora continua. La publicación refleja una tendencia industrial más amplia hacia marcos de calidad de agentes más matizados.
Este artículo argumenta que evaluar agentes LLM solo por las respuestas finales es insuficiente; la evaluación a nivel de trayectoria proporciona una visión más profunda.