為什么必須像評估勞動力一樣評估LLM代理，而不僅僅是評估軟件。

如果組織僅通過代碼行數或聊天完成度等指標來衡量 AI 代理，則可能會低估其最具變革性的價值。在許多方面，AI 代理更像員工，而不是傳統的軟件程序：它們可以學習、適應，甚至與人類團隊合作。因此，它們的貢獻應該根據有形的業務成果來評估，就像人類勞動力一樣。

為了說明這一點，我們來看看兩家供應鏈截然不同的公司。第一家ShirtCompany?依靠人工和全球物流管理從離岸勞動力到零售貨架的物料實物流動。第二家SupportTech?運營著一條數字供應鏈，客戶查詢從自動聊天機器人流向人工支持代理。這兩家公司都依賴于人類的專業知識，但在后者中，出現了一類新的“數字工作者”：能夠自主處理復雜任務的 LLM 代理。

在本文中，我們將探討為什么這些代理值得像對待人類員工一樣進行嚴格的經濟衡量。我們還探討了強大的數據管道如何使組織能夠跟蹤、分析和改進其人工智能驅動的員工隊伍的績效。無論您是銷售 T 恤還是石化能源，最終的基準始終不變：可衡量的價值創造。

一、代理作為自適應決策者

歷史簡要回顧：

• 赫伯特·西蒙（1916—2001）提出有限理性的思想，強調決策者如何適應環境約束。
• 托馬斯·謝林(1921-2016) 于 1969 年發表了題為《隔離模型》的論文，這是第一個基于代理的模型。
• 羅伯特·阿克塞爾羅德 (Robert Axelrod)后來通過迭代博弈論(1980) 進行了擴展，展示了適應性策略如何在合作中出現。
• 約書亞·愛潑斯坦(Joshua Epstein ) 的基于代理的建模提供了一個計算框架，用于理解簡單代理如何隨著時間的推移發展出復雜的行為。
• 與此同時，并行約束滿足模型（PCS-DM）進一步完善了這一點，表明決策不是關于切換策略，而是關于動態調整信息的權重方式——就像現代大型語言模型（LLM）處理概率線索而不是執行固定規則的方式一樣。

如今，基于 LLM 的 AI 代理繼續秉承這一理念，充當自適應決策者，根據上下文和反饋改進其響應，而不是簡單地執行預編程邏輯。傳統軟件遵循固定的預編程邏輯，而基于 LLM 的代理可以解釋上下文、做出決策并從反饋中學習。諸如從人類反饋中強化學習 (RLHF)之類的技術開始允許這些模型將其輸出與人類的偏好和價值觀保持一致。最近，隨著DeepSeek-R1 模型的發布，現代 AI 通過逐步解決問題融入了邏輯推理，增強了其在復雜任務中的適應性。這種能力將人工智能定位到自適應決策領域，而不是靜態文本生成或代碼執行。

二、為什么人工智能代理會成為新的勞動力

想象一下一級客戶支持場景：從歷史上看，此類任務需要人工代理瀏覽知識庫、解決問題并熱情回應客戶關切?，F在，基于 LLM 的代理可以解析用戶的查詢 — — “為什么我的帳戶無法使用？ ” — — 并通過檢索相關帳戶數據和應用邏輯推理自主制定解決方案。這遠遠超出了簡單的自動化。代理會根據特定的客戶環境調整其響應，就像人類工作者一樣，并根據新信息或結果不斷改進其方法。

從基于代理的建模的角度來看，每個人工智能代理都作為一個自適應實體運行，在更廣泛的多代理環境中通過交互塑造和被塑造。

正如約書亞·愛潑斯坦 (Joshua Epstein) 對社會的模擬體現了簡單規則中出現的行為一樣，人工智能代理通過反饋回路完善決策策略，并根據其數字生態系統的約束和需求不斷發展。

三、衡量結果，而不是代碼行數

由于 AI 代理的行為更像員工而非靜態工具，因此它們需要改變性能分析方式。組織不應關注成功的 API 調用或正常運行時間百分比，而應采用與人力評估一致的指標：

• 提高生產力：代理每小時或每天解決多少客戶問題？
• 節省成本：這些代理在多大程度上降低了勞動力成本或讓人類員工騰出時間去完成更高價值的任務？
• 投資回報率 (ROI)：培訓、部署和維護基于 LLM 的代理的成本是否被經濟效益（例如，更快的響應時間、減少客戶流失、增加銷售轉化率）所抵消？

在典型的支持環境中，每張已解決的票證都有可計算的價值?— 無論是減少排隊時間、提高客戶滿意度還是增加銷售機會。隨著這些代理處理越來越多的常規查詢，總節省和收入增長應該變得可衡量，類似于用于衡量人工員工的生產力指標。

四、衡量人工智能與人類的協同作用，而不僅僅是人工智能

AI 代理并非孤立運作——它們在混合勞動中發揮作用，與人類員工、知識庫和自動化系統進行交互。孤立地衡量它們的成功是短視的。相反，我們應該跟蹤反映 AI 和人類員工之間相互作用的團隊級 KPI：

• 混合效率：人工智能輔助工作流程在速度、準確性和成本方面與純人類工作流程相比如何？
• 代理交接成功率：當 AI 升級問題時，它會減少還是增加人工工作量？它能提高解決問題的質量嗎？
• 員工生產力提高：員工是否花更多的時間在復雜、高價值的任務上而不是日常工作上？

正如組織評估團隊協作動態一樣，他們現在必須評估人工智能與人類團隊的表現。

如果人工智能提高了速度，但也增加了返工或客戶不滿，那就是失敗。如果它減少了升級，但迫使員工花更多時間糾正錯誤的人工智能反應，那就是偽裝成自動化的低效率。真正的成功是當人類和人工智能一起取得比任何一方單獨取得更好的結果時。

五、持續改進和組織學習

與人類勞動力相似的另一個方面是代理的持續學習能力。通過從人類反饋中強化學習 (RLHF)等技術，基于 LLM 的代理可以根據績效數據改進其響應。這個迭代過程類似于員工培訓周期，其中反饋循環為技能發展提供信息。

隨著時間的推移，高績效代理可以降低成本并提高大規模一致性。他們甚至可以通過分享“經驗教訓”來幫助培訓新代理，從而有效地成為組織知識生態系統的一部分。通過全面的數據管道進行跟蹤，這些代理有助于形成與人類勞動力發展并行的集體學習過程。

從簡單開始：在全面部署 RLHF 之前進行 A/B 測試

雖然強化學習 (RLHF) 是一種強大的長期優化策略，但等待大規模反饋循環可能會延遲投資回報。從第一天開始改進 AI 性能的最簡單方法是進行基本的 A/B 測試：

• 變體測試：部署代理的兩個版本（一個基線，一個優化）并測量哪個版本可以提高解決率或客戶滿意度。
• 升級審核審計：比較 AI 處理的查詢與升級到人工處理的查詢 — AI 的難點在哪里？它的優勢在哪里？
• 人機交互校正數據：讓支持代理實時修改 AI 響應并跟蹤最常見的變化。

每一個人工智能決策都應像員工決策一樣接受審查?——如果不及早發現并糾正錯誤，壞習慣就會隨著時間的推移而累積。最好的人工智能員工不只是學習——他們學得很快。

六、形式必須服從功能：數據高于架構

在實施人工智能驅動解決方案的競爭中，許多組織專注于復雜的架構圖、多智能體框架或復雜的編排層。雖然這些架構無疑很重要，但它們可能會掩蓋更基本的要求：數據管道。

如果沒有強大的機制來收集、處理和分析交互數據，就不可能量化任何人工智能部署的實際價值。

數據管道充當 AI 生態系統的循環系統。它們將信息（查詢、決策、結果）從代理傳輸到分析工具，然后再傳輸回來。精心設計的管道可確保記錄每個代理交互、對每個解決方案進行分類，并實時更新每個性能指標。這種級別的儀表化將高概念 AI 演示與真正變革性的企業解決方案區分開來。

1.確定有意義的 KPI

在沒有首先確定正確指標的情況下構建數據管道是一個常見的錯誤。目標應該指導儀表，而不是相反。在實踐中，這意味著要問這樣的問題：

• 成本效益：與傳統的人工支持相比，通過基于 LLM 的代理解決問題的成本如何。
• 解決速度：代理是否減少了平均解決時間，從而提高了客戶滿意度和運營吞吐量？
• 收入影響：這些代理商是否促進了額外的銷售、交叉銷售或升級？

通過確定與業務目標（降低成本、增加收入、客戶支持解決方案）相關的指標?，您可以定制數據管道，以準確捕獲戰略決策所需的信息。

2.從一開始就進行儀表化

一個常見的陷阱是先實現 AI 代理，然后再擔心性能監控。這種被動的方法通常會導致數據不完整、指標不一致或分析系統改造繁瑣。相反，應該從一開始就集成儀表：

• 記錄和標記：每個代理交互（查詢類型、上下文、響應、結果）都應一致地記錄和標記。
• 儀表板和警報：實時儀表板可以突出顯示異常情況（例如，未解決的查詢突然激增），而警報可以標記性能下降。
• 反饋循環：人類專家或客戶評價或糾正代理響應的機制對于迭代改進非常有價值。

這些措施使利益相關者（無論是運營經理還是執行發起人）能夠立即看到代理影響的量化證據。如果數據顯示結果不佳，組織可以迅速調整，改進代理的培訓或調整系統架構，而無需猜測。

3.代理人教育法

精心設計的數據管道最強大的方面之一是它能夠整合反饋回路。在人工智能代理的背景下，這意味著不僅要捕獲自動化指標，還要捕獲人工輸入——無論是來自專家還是最終用戶。數據管道必須設計為無縫集成這些反饋，及時將其路由回訓練過程，特別是在強化學習 (RL) 方面，這將允許代理通過從其環境中接收反饋（獎勵）來學習最佳行動，根據客戶滿意度、任務完成速度或效率指標等結果調整響應或決策。

例如：

• 在客戶支持方面，代理可以自動響應客戶查詢或解決問題，然后使用客戶滿意度評級或解決時間等反饋來改進自身，直到以更少的人工參與實現更快、更準確的支持。
• 在銷售協助中，代理可以向銷售代表建議行動（例如，何時跟進）或直接與潛在客戶聯系。例如，轉化率或交易規模的反饋可能會讓代理知道，某些跟進時間可以提高轉化率。
• 在人力資源自動化中，代理可以恢復或安排面試。招聘經理滿意度或招聘時間指標的反饋可以完善代理的候選人評估或安排決策，從而簡化招聘流程并提高候選人匹配率。

這個學習過程完全依賴于穩定的高質量交互數據流——狀態、動作、獎勵和后續狀態。

七、小結

架構在視覺上引人注目，但數據管道可提供證明或優化 AI 投資合理性所需的可行見解。通過在每一步嵌入儀表板與明確的、以結果為導向的 KPI 相關聯，組織可確保其 AI 代理不僅看起來具有創新性，而且可以在資產負債表上證明其價值。

八、案例：兩家T恤衫企業的故事

• ShirtCompany?大批量地生產 T 恤，將農民、工廠和航運公司聯系在一起。每一次效率低下（生產失誤、發貨延誤）都會蠶食利潤，因此他們會跟蹤每一步，以減少浪費。
• SupportTech?在數字空間中工作，通過新的 AI“勞動力”來處理客戶查詢。客服人員可以在幾秒鐘內排除故障并做出響應，至少宣傳如此。但同樣的問題仍然存在：他們是否真的帶來了可衡量的回報？

無論是實體的還是數字的，它仍然是一個供應鏈——原始輸入進來，成品出來，而利潤取決于消除代價高昂的障礙。ShirtCompany? 跟蹤每件襯衫的成本和缺陷率。SupportTech? 需要跟蹤解決速度、升級率和客戶滿意度的數據管道。如果一個人工智能代理每小時處理 300 張票，但仍有一半的時間把責任推給人類，那么這就是一個瓶頸，而不是好處。

無論是運送面料還是代碼，游戲規則都是一樣的：找到漏洞，快速修復，并用數字證明每一步。如果你不衡量人工智能如何增加收入或降低成本，你就是在猜測。這兩家公司的生死存亡都取決于投資回報率?——因為這是唯一真正重要的記分牌。

1.你應該像衡量人一樣衡量座席

如果人工智能代理正在成為您的新員工隊伍，請拋棄那些空洞的技術指標，像評判任何人類員工一樣評判他們。一切都從最終目標開始：真正有意義的關鍵績效指標 (KPI)。

以下是需要關注的重點：

• 解決率：有多少比例的查詢是客服單獨處理的，而不是交給人工處理？如果解決率很低，說明你的機器人很懶散 — 要么改進，要么就把它處理掉。
• 響應時間：處理一張票需要多長時間？如果處理速度落后于人的速度，您就不是在贏得時間，而是在浪費時間。
• 成本節約：將 AI 處理查詢的成本與人工處理查詢的成本進行比較。再加上勞動力節約和人工專注于更大利益的獎勵。沒有節約？就沒有價值。
• 客戶滿意度：客戶是滿意還是不滿？檢查 NPS 或聊天后調查 — 忽略這些內容，后果自負。
• 收入貢獻：在銷售活動中，代理商是否會鼓勵客戶購買更多產品？要計算轉化率，而不是只說好聽的話。

畢竟，這些都是你用來評估人員聘用水平的相同基準。

考慮一下：

• 你會在不核實其工作經歷的情況下雇傭某人嗎？不會——但公司部署人工智能時，并沒有追蹤其長期成功。
• 你會留住一個犯下代價高昂的錯誤卻不承擔任何后果的員工嗎？不會——但人工智能的故障往往無法衡量和糾正。
• 你會在不確保員工對企業價值做出貢獻的情況下支付工資嗎？不會——但人工智能投資往往沒有明確的投資回報率基準。

如果人工智能代理無法證明其經濟價值，那么就像任何表現不佳的員工一樣，它應該被重新培訓、重新分配或解雇。要知道何時采取行動，你必須從這個終點線開始倒推。

2.建立企業級LLM的原則 

以終為始

一切都始于定義成功。您想將工單解決成本降低 30% 嗎？將凈推薦值提高 10 個百分點？無論您的目標是什么，從一開始就明確目標。這樣，每個技術決策（從數據管道到容器編排）都會專注于真正的商業價值。

從小事做起

選擇一個影響重大的用例（可能是實時工單路由或主動警報）并對其進行全面測試。此試點可讓您在受控環境中測試數據管道，快速收集成功案例，并在擴展之前微調您的方法。

早期感知

不要在最后一刻才開始收集數據。從第一天開始記錄互動、結果和反饋，這樣您就可以準確跟蹤人工智能在哪些方面有助于（或損害）您的指標。如果沒有早期的感知和數據采集，您就只能構建一個黑匣子。

驗證，然后擴展

使用試點的績效數據來證明更廣泛的采用是合理的。如果您看到解決率或客戶滿意度有可衡量的提升，那么您就有證據證明需要進一步投資。如果沒有，您已將風險控制在小規模實驗中并以低成本吸取了教訓。

簡而言之，首先要確定你的終點線。其他一切——管道、AI 框架、云基礎設施——都必須服務于這些可衡量的最終目標。

3.設計 SupportTech? 的 AI 代理團隊

目標是什么？以最少的人工干預將客戶查詢（數字供應鏈）轉化為已解決問題，同時在每一步都證明經濟價值。

那么，這個策略呢？我的看法如下：

1)定義你的 KPI

• 解決率：完全由人工智能處理的票證的百分比。
• 響應時間：從查詢到解決的平均時間。
• 節省成本：與僅靠人工支持相比，減少勞動力成本。
• 客戶滿意度： NPS 或互動后調查。

這些數字構成了你的記分牌。如果人工智能無法改進它們，它就只是一個小玩意兒。

2)盡早構建數據管道

• 捕獲內容：查詢類型、時間戳、代理操作、結果（已解決/升級）和反饋。
• 原因：每次互動都會提供實時儀表板和警報，推動持續改進。
• 如何：從第一天開始集成日志記錄/標記，以便您以后不必費力地改造分析。

數據是支柱。沒有數據，您永遠不知道代理商是否在幫助您實現盈利，還是在損害您的盈利。

3)構建多智能體系統

• 分類代理：路由查詢（技術、計費、一般）。
• 支持代理：專門的 LLM 代理（技術支持、計費、一般查詢）。
• 升級：如果代理無法解決問題，則交給人工處理。
• 監控服務：跟蹤所有交互，更新 KPI。

按代理劃分任務可讓每個角色都專注工作。系統可以擴展或更換代理，而無需徹底改造所有內容。

4)利用反饋循環進行優化

• 基本 A/B 測試：比較兩個代理版本 — 響應時間或客戶滿意度是否有所變化？
• 人工糾正：當人類修復代理錯誤時，記錄并將數據反饋到訓練中。
• 強化學習：一旦收集到足夠的反饋，就讓代理了解哪些響應可以帶來最佳結果。

結果是，代理運行的時間越長，就越準確、越高效。

5)靈活的基礎設施擴展

• 云平臺： AWS、GCP 或 Azure 用于即用即付計算。
• 容器化與編排： Docker + Kubernetes 實現一致、有彈性的部署。
• 自動擴展：在高峰期啟動更多代理實例；在流量較低時限制速度。
• 安全性與合規性： API 網關、加密和監控以保護數據

保持模塊化。無需停機即可推出新代理或改進。

總結

通過從有意義的 KPI 入手，嵌入數據管道并通過反饋進行迭代，SupportTech? 可以將 AI 代理轉變為可衡量的競爭優勢。關鍵在于堅持不懈地衡量和適應，就像對待任何以人為主導的勞動力一樣。

1.金錢，而不是儀表盤

除非指標觸及底線，否則它們毫無用處。解決率提高 15% 可能意味著工資單減少 30 萬美元。將響應時間縮短 20 秒可能會提高留存率，從而增加 80 萬美元的終身價值。不要只收集這些數字，要將它們與現金掛鉤。

如果您的 AI 代理無法顯示明確的投資回報率，那么它就不是一項資產；而是一項科學項目。

數據管道使這成為可能，將每次交互匯集到財務故事中。沒有它們，您只能看到漂亮的圖表，卻沒有利潤。

人工智能代理不是玩具，而是工人。通過解決率、成本節約和收入影響等指標，讓它們達到與人類團隊相同的經濟標準。強大的數據管道將模糊的潛力轉化為實實在在的金錢，證明這些數字員工發揮了作用，或者表明他們不配這份工作。

2.人工智能代理的盈虧平衡點是多少

模型調整、API 調用、云計算和微調都加起來。如果它們帶來的價值沒有超過成本，為什么要部署它們呢？

想象一下：

• 人工支持代理的總成本可能為每小時 30 美元（工資、福利、管理費用）。
• 基于 LLM 的代理每次查詢可能需要花費 0.10 美元（API + 計算成本）。
• 如果 AI 代理每小時解決 300 個查詢，則每小時可節省 30 美元的成本 — — 與人類代理持平。
• 如果它每小時解決 600 個查詢，則運營成本就會減半。
• 但如果案件升級過多，人力工作量就會增加，成本節省也會消失。

這意味著人工智能代理的解決率必須超過人類表現的 50%，才能證明其存在。如果不能，那就是經濟上的失敗——與表現不佳的員工沒什么不同。

無論您是在 ShirtCompany? 大量生產 T 恤，還是在 SupportTech? 分類工單，游戲規則都不會改變：經濟價值是唯一重要的分數。投資 AI 代理只有在它們能夠產生結果時才有意義。

強大的數據管道將代理績效轉化為硬數字——沒有它們，您就是盲目行事，將現金投入黑匣子并希望獲得最佳結果。設置重要的指標，然后構建系統以嚴格跟蹤它們。

這不是為了創新而創新，而是為了生存。掌握了這一點的公司不僅能優化供應鏈（無論是實體的還是數字的），還能重寫自己的底線。那些沒有這樣做的公司呢？他們只能拿著漂亮的架構圖，而競爭對手則在賺錢。