科大讯飞数据处理Agent的效果好坏是如何评估的？

## 作用 - 评估大模型及端到端应用在真实业务场景中的实际效果。 - 解决传统人工评测在样本量和场景增多后出现的效率低、标准不一致、难以复用、端到端效果难评估等问题。 - 覆盖内容创作、智能问答、业务助手、复杂任务处理等真实业务场景，为 AI 应用质量保障提供依据。 ## 原理 - 改变主要依赖人工经验的评测方式，建设端到端、自动化的大模型效果评测体系。 - 将评测流程工程化，使评测周期从“人工周级”缩短到“自动化天级”。 - 围绕真实业务痛点建立统一评测标准，并在典型场景中持续实践和迭代。 - 通过体系化评测能力衡量模型在完整任务链路中的表现，而不是只评估单点能力。