美团详解Agent评测：从观测到持续迭代的实践方法论

AI 摘要

美团技术团队发表了一篇关于Agent评测的科普文章，系统介绍了评测的定义、体系建立方法以及长程Agent框架带来的评测变化。文章基于图灵Agent评测团队两年的实践经验，提出了“观测+评测=持续迭代”的研发公式，并分享了人人对齐、人机对齐等核心方法论。文章还讨论了长程Agent时代评测范式的变化，以及Skill评测等新趋势。

正文节选

Agent评测漫谈 —— 由浅入深讲解Agent评测 本篇博客是一篇科普文章，由浅入深的介绍Agent评测。其中前两章系统介绍了评测是什么，以及如何建立评测体系；其中第二章是美团图灵Agent评测团队深入美团各业务团队BP总结出的实践经验，是我们在两年实践过程中逐步打磨出来的认知。第三章重点介绍了龙虾/爱马仕这类长程Agent框架的出现对评测带来的变化。 本篇博客在美团内部发表之后获得了较多的关注，我们发现大家对Agent评测的热情非常高，因此我们决定将内部博客进行公开，想把这些经验分享给更多的同学，希望对大家有所启发或帮助。 评测的核心目的是为了回答 Agent 的好不好？以及到底哪里好，哪里不好？ 从而为下一轮迭代指明方向。评测是Agent效果的“精密量具”。 这也是为什么 Agent 评测不能只停留在离线打榜，更不能只看某次 Demo 的表现。它必须服务于真实业务中的研发、上线、回归、优化和规模化落地。 而Agent评测的基石是观测，因此我们得出了Agent研发公式 —— 观测 + 评测 = 持续迭代 评测方法会随着 AI 形态变化而变化，大致经历了三个阶段： 传统机器学习更像在

发布时间：—

抓取时间：2026-08-17 17:45

来源机构：Meituan