提升Agent调用工具准确率的测试方案与实践

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Agent 调用工具是指智能体（Agent）在完成任务时，根据当前上下文选择并执行合适工具（如 API、函数等）的过程。准确率衡量的是 Agent 在给定情境下选择正确工具的比例。高准确率意味着更少的错误调用和更高的系统效率。

工具选择模糊 ：多个工具功能重叠时，Agent 难以区分细微差别
上下文理解不足 ：Agent 无法充分理解复杂语境导致误选
测试覆盖不全 ：缺乏代表性的测试数据集，难以全面评估
评估指标单一 ：仅关注总体准确率而忽略细分场景表现

上下文增强 ：在工具描述中加入使用场景示例
分层匹配 ：先按工具大类筛选，再细粒度比较
反馈学习 ：记录错误调用并用于模型微调

真实场景采样 ：从生产日志中提取典型用例
边界案例设计 ：人为构造极端输入和复杂嵌套请求
噪声注入 ：添加拼写错误、简写等现实干扰

# 评估指标计算示例
def evaluate(predictions, truths):
    TP = sum(p == t for p, t in zip(predictions, truths))
    precision = TP / len(predictions)  # 精确率
    recall = TP / len(truths)         # 召回率
    f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
    return {'accuracy': sum(p == t for p, t in zip(predictions, truths)) / len(truths),
        'precision': precision,
        'recall': recall,
        'f1': f1
    }

import json
from sklearn.metrics import classification_report

class ToolSelectorTester:
    def __init__(self, tool_descriptions):
        self.tools = tool_descriptions

    def generate_test_cases(self, num_cases=100):
        """生成包含正常和边界案例的测试数据"""
        # 实现细节省略
        return test_cases

    def run_evaluation(self, agent, test_cases):
        """执行批量测试并生成报告"""
        predictions = []
        truths = []

        for case in test_cases:
            pred = agent.select_tool(case['context'])
            predictions.append(pred)
            truths.append(case['expected_tool'])

        print(classification_report(truths, predictions))
        return evaluate(predictions, truths)