18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制（CNS428）
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
中级自动化
如何系统构建LLM评估（指标、单元测试、LLM裁判）
Dave Ebbelaar. 一位一线AI工程师演示他实际采用的评估阶梯——断言式单元测试、无参考指标、让大语言模型评判与人类判断对齐，以及分析/衡量/改进循环。其结构与文章的主张最为接近：评估是用于捕获回归的系统，而不是排行榜。
AI Expert 注释
有些工具选择会过时，但这一阶梯依然可靠：先进行确定性检查，再进行与人类判断校准过的模型评分检查。不要仅仅因为添加大语言模型评判很容易，就跳过校准。
您应该从中获得什么
设计一套评估阶梯，在提示或模型变更触达用户之前捕获回归。
先观看或了解
有发布或维护AI工作流的经验，并掌握已知的故障示例。
最后审核：2026年5月18日
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