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如何衡量代理绩效：指标、方法和投资回报率
构建 AI 代理从未如此快捷——一些团队现在可以在几周内完成。但这种速度带来了一个新问题：绩效衡量。一旦代理开始处理生产工作负载，您如何证明他们正在提供真正的业务价值？也许您的代理正在处理客户请求、处理发票和路由支持票证...如何衡量代理绩效：指标、方法和 ROI 帖子首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客构建 AI 代理从未如此快捷——一些团队现在可以在几周内完成。但这种速度带来了一个新问题：绩效衡量。一旦代理开始处理生产工作负载，您如何证明他们正在提供真正的业务价值？
构建 人工智能代理 — 有些团队现在可以在几周内完成。但这种速度带来了一个新问题：绩效衡量。一旦代理开始处理生产工作负载，您如何证明他们正在提供真正的业务价值？也许您的代理正在处理客户请求、处理发票以及将支持票发送到任何他们需要去的地方。看起来您的代理团队正在推动投资回报率，但如果没有正确的绩效指标，您就会在黑暗中运作。
衡量人工智能代理的生产力与衡量传统软件不同。代理具有不确定性、协作性和动态性，它们的影响体现在它们如何推动结果，而不是它们运行的频率。
那么，您的传统指标（例如正常运行时间和响应时间）是多少？他们达不到要求。它们捕捉系统效率，但不捕捉企业影响。他们不会告诉您，您的代理是否会随着您的扩展而取得进展——无论是帮助人类团队成员更快地工作、做出更好的决策，还是花更多的时间在创新、高价值的工作上。
关注结果而不是输出才能将可见性转化为信任，这最终是治理、可扩展性和长期业务信心的基础。
结果 输出欢迎来到我们的代理劳动力系列的第四篇也是最后一篇文章 - 代理劳动力管理和成功衡量的蓝图。
基本代理绩效指标
忘记传统的软件指标手册。企业级人工智能代理需要测量来捕获自主决策以及与人类工作流程的集成——在部署时定义，以指导随后的每个治理和改进周期。
目标准确度公式：（成功完成目标数/目标尝试总数）× 100
公式：