人工智能代理不是玩具，而是工人|必须像评估劳动力一样评估AI代理

为什么必须像评估劳动力一样评估LLM代理，而不仅仅是评估软件。

如果组织仅通过代码行数或聊天完成度等指标来衡量 AI 代理，则可能会低估其最具变革性的价值。

在许多方面，AI 代理更像员工，而不是传统的软件程序：它们可以学习、适应，甚至与人类团队合作。

因此，它们的贡献应该根据有形的业务成果来评估，就像人类劳动力一样。

为了说明这一点，我们来看看两家供应链截然不同的公司。第一家ShirtCompany™依靠人工和全球物流管理从离岸劳动力到零售货架的物料实物流动。

第二家SupportTech™运营着一条数字供应链，客户查询从自动聊天机器人流向人工支持代理。

这两家公司都依赖于人类的专业知识，但在后者中，出现了一类新的“数字工作者”：能够自主处理复杂任务的 LLM 代理。

在本文中，我们将探讨为什么这些代理值得像对待人类员工一样进行严格的经济衡量。

我们还探讨了强大的数据管道如何使组织能够跟踪、分析和改进其人工智能驱动的员工队伍的绩效。

无论您是销售 T 恤还是石化能源，最终的基准始终不变：可衡量的价值创造。

一 代理作为自适应决策者

历史简要回顾：

赫伯特·西蒙（1916—2001）提出有限理性的思想，强调决策者如何适应环境约束。

托马斯·谢林(1921-2016) 于 1969 年发表了题为《隔离模型》的论文，这是第一个基于代理的模型。

罗伯特·阿克塞尔罗德 (Robert Axelrod)后来通过迭代博弈论(1980) 进行了扩展，展示了适应性策略如何在合作中出现。

约书亚·爱泼斯坦(Joshua Epstein ) 的基于代理的建模提供了一个计算框架，用于理解简单代理如何随着时间的推移发展出复杂的行为。

与此同时，并行约束满足模型（PCS-DM）进一步完善了这一点，表明决策不是关于切换策略，而是关于动态调整信息的权重方式——就像现代大型语言模型

（LLM）处理概率线索而不是执行固定规则的方式一样。

如今，基于 LLM 的 AI 代理继续秉承这一理念，充当自适应决策者，根据上下文和反馈改进其响应，而不是简单地执行预编程逻辑。

传统软件遵循固定的预编程逻辑，而基于 LLM 的代理可以解释上下文、做出决策并从反馈中学习。

诸如从人类反馈中强化学习 (RLHF)之类的技术开始允许这些模型将其输出与人类的偏好和价值观保持一致。

最近，随着DeepSeek-R1 模型的发布，现代 AI 通过逐步解决问题融入了逻辑推理，增强了其在复杂任务中的适应性。

这种能力将人工智能定位到自适应决策领域，而不是静态文本生成或代码执行。

二 为什么人工智能代理会成为新的劳动力

想象一下一级客户支持场景：从历史上看，此类任务需要人工代理浏览知识库、解决问题并热情回应客户关切。

现在，基于 LLM 的代理可以解析用户的查询 — — “为什么我的帐户无法使用？ ” — — 并通过检索相关帐户数据和应用逻辑推理自主制定解决方案。

这远远超出了简单的自动化。代理会根据特定的客户环境调整其响应，就像人类工作者一样，并根据新信息或结果不断改进其方法。

从基于代理的建模的角度来看，每个人工智能代理都作为一个自适应实体运行，在更广泛的多代理环境中通过交互塑造和被塑造。

正如约书亚·爱泼斯坦 (Joshua Epstein) 对社会的模拟体现了简单规则中出现的行为一样，人工智能代理通过反馈回路完善决策策略，

并根据其数字生态系统的约束和需求不断发展。

三 衡量结果，而不是代码行数

由于 AI 代理的行为更像员工而非静态工具，因此它们需要改变性能分析方式。

组织不应关注成功的 API 调用或正常运行时间百分比，而应采用与人力评估一致的指标：

• 提高生产力：

代理每小时或每天解决多少客户问题？

• 节省成本：

这些代理在多大程度上降低了劳动力成本或让人类员工腾出时间去完成更高价值的任务？

• 投资回报率 (ROI)：

培训、部署和维护基于 LLM 的代理的成本是否被经济效益（例如，更快的响应时间、减少客户流失、增加销售转化率）所抵消？

在典型的支持环境中，每张已解决的票证都有可计算的价值— 无论是减少排队时间、提高客户满意度还是增加销售机会。

随着这些代理处理越来越多的常规查询，总节省和收入增长应该变得可衡量，类似于用于衡量人工员工的生产力指标。

四 衡量人工智能与人类的协同作用，而不仅仅是人工智能

AI 代理并非孤立运作——它们在混合劳动中发挥作用，与人类员工、知识库和自动化系统进行交互。

孤立地衡量它们的成功是短视的。相反，我们应该跟踪反映 AI 和人类员工之间相互作用的团队级 KPI：

• 混合效率：

人工智能辅助工作流程在速度、准确性和成本方面与纯人类工作流程相比如何？

• 代理交接成功率：

当 AI 升级问题时，它会减少还是增加人工工作量？它能提高解决问题的质量吗？

• 员工生产力提高：

员工是否花更多的时间在复杂、高价值的任务上而不是日常工作上？

正如组织评估团队协作动态一样，他们现在必须评估人工智能与人类团队的表现。

如果人工智能提高了速度，但也增加了返工或客户不满，那就是失败。

如果它减少了升级，但迫使员工花更多时间纠正错误的人工智能反应，那就是伪装成自动化的低效率。

真正的成功是当人类和人工智能一起取得比任何一方单独取得更好的结果时。

五 持续改进和组织学习

与人类劳动力相似的另一个方面是代理的持续学习能力。通过从人类反馈中强化学习 (RLHF)等技术，基于 LLM 的代理可以根据绩效数据改进其响应。

这个迭代过程类似于员工培训周期，其中反馈循环为技能发展提供信息。

随着时间的推移，高绩效代理可以降低成本并提高大规模一致性。

他们甚至可以通过分享“经验教训”来帮助培训新代理，从而有效地成为组织知识生态系统的一部分。

通过全面的数据管道进行跟踪，这些代理有助于形成与人类劳动力发展并行的集体学习过程。

从简单开始：在全面部署 RLHF 之前进行 A/B 测试

虽然强化学习 (RLHF) 是一种强大的长期优化策略，但等待大规模反馈循环可能会延迟投资回报。从第一天开始改进 AI 性能的最简单方法是进行基本的 A/B 测试：

• 变体测试：

部署代理的两个版本（一个基线，一个优化）并测量哪个版本可以提高解决率或客户满意度。

• 升级审核审计：

比较 AI 处理的查询与升级到人工处理的查询 — AI 的难点在哪里？它的优势在哪里？

• 人机交互校正数据：

让支持代理实时修改 AI 响应并跟踪最常见的变化。

每一个人工智能决策都应像员工决策一样接受审查——如果不及早发现并纠正错误，坏习惯就会随着时间的推移而累积。

最好的人工智能员工不只是学习——他们学得很快。

六 形式必须服从功能：数据高于架构

在实施人工智能驱动解决方案的竞争中，许多组织专注于复杂的架构图、多智能体框架或复杂的编排层。

虽然这些架构无疑很重要，但它们可能会掩盖更基本的要求：数据管道。

如果没有强大的机制来收集、处理和分析交互数据，就不可能量化任何人工智能部署的实际价值。

数据管道充当 AI 生态系统的循环系统。它们将信息（查询、决策、结果）从代理传输到分析工具，然后再传输回来。

精心设计的管道可确保记录每个代理交互、对每个解决方案进行分类，并实时更新每个性能指标。

这种级别的仪表化将高概念 AI 演示与真正变革性的企业解决方案区分开来。

1.确定有意义的 KPI

在没有首先确定正确指标的情况下构建数据管道是一个常见的错误。目标应该指导仪表，而不是相反。在实践中，这意味着要问这样的问题：

• 成本效益：

与传统的人工支持相比，通过基于 LLM 的代理解决问题的成本如何。

• 解决速度：

代理是否减少了平均解决时间，从而提高了客户满意度和运营吞吐量？

• 收入影响：

这些代理商是否促进了额外的销售、交叉销售或升级？

通过确定与业务目标（降低成本、增加收入、客户支持解决方案）相关的指标 ，您可以定制数据管道，以准确捕获战略决策所需的信息。

2.从一开始就进行仪表化

一个常见的陷阱是先实现 AI 代理，然后再担心性能监控。这种被动的方法通常会导致数据不完整、指标不一致或分析系统改造繁琐。

相反，应该从一开始就集成仪表：

• 记录和标记：

每个代理交互（查询类型、上下文、响应、结果）都应一致地记录和标记。

• 仪表板和警报：

实时仪表板可以突出显示异常情况（例如，未解决的查询突然激增），而警报可以标记性能下降。

• 反馈循环：

人类专家或客户评价或纠正代理响应的机制对于迭代改进非常有价值。

这些措施使利益相关者（无论是运营经理还是执行发起人）能够立即看到代理影响的量化证据。

如果数据显示结果不佳，组织可以迅速调整，改进代理的培训或调整系统架构，而无需猜测。

3.代理人教育法

精心设计的数据管道最强大的方面之一是它能够整合反馈回路。

在人工智能代理的背景下，这意味着不仅要捕获自动化指标，还要捕获人工输入——无论是来自专家还是最终用户。

数据管道必须设计为无缝集成这些反馈，及时将其路由回训练过程，特别是在强化学习 (RL) 方面，

这将允许代理通过从其环境中接收反馈（奖励）来学习最佳行动，根据客户满意度、任务完成速度或效率指标等结果调整响应或决策。

例如：

• 在客户支持方面

，代理可以自动响应客户查询或解决问题，然后使用客户满意度评级或解决时间等反馈来改进自身，直到以更少的人工参与实现更快、更准确的支持。

• 在销售协助中

，代理可以向销售代表建议行动（例如，何时跟进）或直接与潜在客户联系。例如，转化率或交易规模的反馈可能会让代理知道，某些跟进时间可以提高转化率。

• 在人力资源自动化中

，代理可以恢复或安排面试。招聘经理满意度或招聘时间指标的反馈可以完善代理的候选人评估或安排决策，从而简化招聘流程并提高候选人匹配率。

这个学习过程完全依赖于稳定的高质量交互数据流——状态、动作、奖励和后续状态。

七 小结

架构在视觉上引人注目，但数据管道可提供证明或优化 AI 投资合理性所需的可行见解。

通过在每一步嵌入仪表板与明确的、以结果为导向的 KPI 相关联，组织可确保其 AI 代理不仅看起来具有创新性，而且可以在资产负债表上证明其价值。

八 案例：两家T恤衫企业的故事

• ShirtCompany™

大批量地生产 T 恤，将农民、工厂和航运公司联系在一起。每一次效率低下（生产失误、发货延误）都会蚕食利润，因此他们会跟踪每一步，以减少浪费。

• SupportTech™

在数字空间中工作，通过新的 AI“劳动力”来处理客户查询。客服人员可以在几秒钟内排除故障并做出响应，至少宣传如此。

但同样的问题仍然存在：他们是否真的带来了可衡量的回报？

无论是实体的还是数字的，它仍然是一个供应链——原始输入进来，成品出来，而利润取决于消除代价高昂的障碍。

ShirtCompany™ 跟踪每件衬衫的成本和缺陷率。SupportTech™ 需要跟踪解决速度、升级率和客户满意度的数据管道。

如果一个人工智能代理每小时处理 300 张票，但仍有一半的时间把责任推给人类，那么这就是一个瓶颈，而不是好处。

无论是运送面料还是代码，游戏规则都是一样的：找到漏洞，快速修复，并用数字证明每一步。

如果你不衡量人工智能如何增加收入或降低成本，你就是在猜测。这两家公司的生死存亡都取决于投资回报率——因为这是唯一真正重要的记分牌。

1.你应该像衡量人一样衡量座席

如果人工智能代理正在成为您的新员工队伍，请抛弃那些空洞的技术指标，像评判任何人类员工一样评判他们。

一切都从最终目标开始：真正有意义的关键绩效指标 (KPI)。

以下是需要关注的重点：

• 解决率：

有多少比例的查询是客服单独处理的，而不是交给人工处理？如果解决率很低，说明你的机器人很懒散 — 要么改进，要么就把它处理掉。

• 响应时间：

处理一张票需要多长时间？如果处理速度落后于人的速度，您就不是在赢得时间，而是在浪费时间。

• 成本节约：

将 AI 处理查询的成本与人工处理查询的成本进行比较。再加上劳动力节约和人工专注于更大利益的奖励。没有节约？就没有价值。

• 客户满意度：

客户是满意还是不满？检查 NPS 或聊天后调查 — 忽略这些内容，后果自负。

• 收入贡献：

在销售活动中，代理商是否会鼓励客户购买更多产品？要计算转化率，而不是只说好听的话。

毕竟，这些都是你用来评估人员聘用水平的相同基准。

考虑一下：

• 你会在不核实其工作经历的情况下雇佣某人吗？

不会——但公司部署人工智能时，并没有追踪其长期成功。

• 你会留住一个犯下代价高昂的错误却不承担任何后果的员工吗？

不会——但人工智能的故障往往无法衡量和纠正。

• 你会在不确保员工对企业价值做出贡献的情况下支付工资吗？

不会——但人工智能投资往往没有明确的投资回报率基准。

如果人工智能代理无法证明其经济价值，那么就像任何表现不佳的员工一样，它应该被重新培训、重新分配或解雇。

要知道何时采取行动，你必须从这个终点线开始倒推。

2.建立企业级LLM的原则

以终为始

一切都始于定义成功。您想将工单解决成本降低 30% 吗？将净推荐值提高 10 个百分点？无论您的目标是什么，从一开始就明确目标。

这样，每个技术决策（从数据管道到容器编排）都会专注于真正的商业价值。

从小事做起

选择一个影响重大的用例（可能是实时工单路由或主动警报）并对其进行全面测试。

此试点可让您在受控环境中测试数据管道，快速收集成功案例，并在扩展之前微调您的方法。

早期感知

不要在最后一刻才开始收集数据。从第一天开始记录互动、结果和反馈，这样您就可以准确跟踪人工智能在哪些方面有助于（或损害）您的指标。

如果没有早期的感知和数据采集，您就只能构建一个黑匣子。

验证，然后扩展

使用试点的绩效数据来证明更广泛的采用是合理的。如果您看到解决率或客户满意度有可衡量的提升，那么您就有证据证明需要进一步投资。

如果没有，您已将风险控制在小规模实验中并以低成本吸取了教训。

简而言之，首先要确定你的终点线。其他一切——管道、AI 框架、云基础设施——都必须服务于这些可衡量的最终目标。

3.设计 SupportTech™ 的 AI 代理团队

目标是什么？以最少的人工干预将客户查询（数字供应链）转化为已解决问题，同时在每一步都证明经济价值。

那么，这个策略呢？我的看法如下：

1). 定义你的 KPI

• 解决率：

完全由人工智能处理的票证的百分比。

• 响应时间：

从查询到解决的平均时间。

• 节省成本：

与仅靠人工支持相比，减少劳动力成本。

• 客户满意度：

NPS 或互动后调查。

这些数字构成了你的记分牌。如果人工智能无法改进它们，它就只是一个小玩意儿。

2).尽早构建数据管道

• 捕获内容：

查询类型、时间戳、代理操作、结果（已解决/升级）和反馈。

• 原因：

每次互动都会提供实时仪表板和警报，推动持续改进。

• 如何：

从第一天开始集成日志记录/标记，以便您以后不必费力地改造分析。

数据是支柱。没有数据，您永远不知道代理商是否在帮助您实现盈利，还是在损害您的盈利。

3). 构建多智能体系统

• 分类代理：

路由查询（技术、计费、一般）。

• 支持代理：

专门的 LLM 代理（技术支持、计费、一般查询）。

• 升级：

如果代理无法解决问题，则交给人工处理。

• 监控服务：

跟踪所有交互，更新 KPI。

按代理划分任务可让每个角色都专注工作。系统可以扩展或更换代理，而无需彻底改造所有内容。

4).利用反馈循环进行优化

• 基本 A/B 测试：

比较两个代理版本 — 响应时间或客户满意度是否有所变化？

• 人工纠正：

当人类修复代理错误时，记录并将数据反馈到训练中。

• 强化学习：

一旦收集到足够的反馈，就让代理了解哪些响应可以带来最佳结果。

结果是，代理运行的时间越长，就越准确、越高效。

5). 灵活的基础设施扩展

• 云平台：

AWS、GCP 或 Azure 用于即用即付计算。

• 容器化与编排：

Docker + Kubernetes 实现一致、有弹性的部署。

• 自动扩展：

在高峰期启动更多代理实例；在流量较低时限制速度。

• 安全性与合规性：

API 网关、加密和监控以保护数据

保持模块化。无需停机即可推出新代理或改进。

总结

通过从有意义的 KPI 入手，嵌入数据管道并通过反馈进行迭代，SupportTech™ 可以将 AI 代理转变为可衡量的竞争优势。

关键在于坚持不懈地衡量和适应，就像对待任何以人为主导的劳动力一样。

1.金钱，而不是仪表盘

除非指标触及底线，否则它们毫无用处。解决率提高 15% 可能意味着工资单减少 30 万美元。

将响应时间缩短 20 秒可能会提高留存率，从而增加 80 万美元的终身价值。不要只收集这些数字，要将它们与现金挂钩。

如果您的 AI 代理无法显示明确的投资回报率，那么它就不是一项资产；而是一项科学项目。

数据管道使这成为可能，将每次交互汇集到财务故事中。没有它们，您只能看到漂亮的图表，却没有利润。

人工智能代理不是玩具，而是工人。通过解决率、成本节约和收入影响等指标，让它们达到与人类团队相同的经济标准。

强大的数据管道将模糊的潜力转化为实实在在的金钱，证明这些数字员工发挥了作用，或者表明他们不配这份工作。

2.人工智能代理的盈亏平衡点是多少

模型调整、API 调用、云计算和微调都加起来。如果它们带来的价值没有超过成本，为什么要部署它们呢？

想象一下：

人工支持代理的总成本可能为每小时 30 美元（工资、福利、管理费用）。

基于 LLM 的代理每次查询可能需要花费 0.10 美元（API + 计算成本）。

如果 AI 代理每小时解决 300 个查询，则每小时可节省 30 美元的成本 — — 与人类代理持平。

如果它每小时解决 600 个查询，则运营成本就会减半。

但如果案件升级过多，人力工作量就会增加，成本节省也会消失。

这意味着人工智能代理的解决率必须超过人类表现的 50%，才能证明其存在。如果不能，那就是经济上的失败——与表现不佳的员工没什么不同。

无论您是在 ShirtCompany™ 大量生产 T 恤，还是在 SupportTech™ 分类工单，游戏规则都不会改变：经济价值是唯一重要的分数。

投资 AI 代理只有在它们能够产生结果时才有意义。

强大的数据管道将代理绩效转化为硬数字——没有它们，您就是盲目行事，将现金投入黑匣子并希望获得最佳结果。

设置重要的指标，然后构建系统以严格跟踪它们。

这不是为了创新而创新，而是为了生存。掌握了这一点的公司不仅能优化供应链（无论是实体的还是数字的），还能重写自己的底线。

那些没有这样做的公司呢？他们只能拿着漂亮的架构图，而竞争对手则在赚钱。

文章来自于微信公众号 “数据驱动智能”，作者 ：晓晓