大语言模型如同包裹在谜团之中的暗黑巨石，企业如何确保AI智能体不偏离轨道？随着自主式AI的爆发，“评估与基准测试”细分市场迎来剧变，并与AgentOps、安全护栏加速融合。

构建智能体系统的企业需要进行持续测试，以确保其人工智能始终处于正常轨道，这一新兴的细分工具市场可以帮助您的企业对智能体性能进行评估和基准测试。

在最深层次上，大语言模型(LLM)依然充满神秘色彩。正如温斯顿·丘吉尔(Winston Churchill)所言，即使是构建它们的开发者，也觉得它们是“包裹在谜团之中的谜题，深藏于奥秘之内”。

这就是为什么在企业技术栈中使用LLM的每个人，都需要一种方法来窥探这块由权重构成的暗黑巨石，以理解这些由数字构成的庞然大物。

最近，能够提供帮助的工具迎来了爆发式增长。许多公司正在构建属于自主式AI细分市场的平台，该市场可被称为“评估与基准测试(Evaluation and Benchmarking)”，这些工具可以追踪性能最佳的LLM或智能体选项，测试它们的适配度，并在它们消耗Token时进行全程监控。

由于自主式AI仍属于新兴技术类别，其初生市场细分领域之间的界限远未明确，还有其他一些用于追踪原始性能的工具，该领域被部分人称为“AgentOps”或“可观测性(Observability)”，另有一些工具专注于维持我们对智能体回答的信任，并构建控制机制以防止智能体偏离轨道，这一细分市场正开始被称为“信任与护栏(Trust and Guardrails)”。

在这些领域运营的部分厂商正在从一个类别切入，随后向另一个类别扩张，另一些厂商则在其细分领域中极力深耕。接下来的这一年——不，确切地说，是接下来的几个月里——随着工具的改进以及各个市场的演进与融合，必然会精彩纷呈。

眼下，这里按字母顺序列出了一份清单，包含了一些优秀的工具选项，供任何需要对智能体进行评估和基准测试的企业团队参考。

Braintrust

大型项目需要能够扩展的工具，以处理追踪和精准定位错误所需的大量数据流。Braintrust 旨在支持企业级规模的开发工作，为海量终端用户提供有价值的回答，该工具的销售资料承诺能够“追踪一切”，以便在需要剖析失败响应时提供正确的数据。Braintrust 还提供了一个实用的仪表盘，用于聚合所有这些数据，从而快速识别时延、成本或质量方面的严重错误。自动化评估任务集可以追踪回答并汇总有用的指标，确保智能体技术栈能够满足大量终端用户的需求。

定价：免费计划包含$10的额度。Pro 计划起步价为$250，提供更多额度及更长的日志留存期。

亮眼特性：Loop智能体可通过多次迭代追踪行为，带来更深度的调试能力。

最适合：在Prompt和产品上快速迭代的敏捷团队。

Confident AI

依赖DeepEval但不想自行托管代码的开发者可以转向Confident AI，这是一个用于快速、简单且无缝部署的云端平台，该系统增加了一个精密的UI，包含用于追踪和归档所有测试的仪表盘，这种协作环境使团队能够快速协同工作，无需担心交换有问题的Trace文件或其他遥测文件的麻烦，这使得扩展DeepEval等工具的能力变得更加容易，从而处理生产环境中所需的持续追踪和测试。

定价：“永久免费”计划可供体验。付费计划起步价为$200，包含更好的自动化和模拟等功能。

亮眼特性：自动化红队测试(Red-teaming)和按需渗透测试(Pen-testing)，有助于构建更安全的结果。

最适合：基于成熟技术栈构建、需要便捷协作环境的企业团队。

DeepEval

当模型在生产环境中安家落户时，就该添加单元测试来对其行为进行反复核查了，这样开发者就可以持续迭代，CI/CD流水线也能捕获任何错误或回归。DeepEval提供了一套PyTest原生的Python脚本，既可以在本地运行，也可以作为部署流水线的一部分运行，这些测试不仅检查简单问题，还能检查更复杂且短暂易逝的问题，例如幻觉、漂移、角色遵循度、知识保留以及对话完整性。如果LLM开始表现异常或变成有毒的失控模型，这些测试将对其进行标记。

定价：Confident AI工具的开源版本采用Apache 2.0许可证。

亮眼特性：全套PyTest模块，时刻监控幻觉或更严重的问题。

最适合：具备充分拥抱开源工具链的能力与深厚技术底蕴的团队。

LangSmith (来自 LangChain)

随着智能体方法的普及，开发团队需要像LangSmith这样深度的调试工具，它不仅追踪输入和输出，还能追踪智能体采取的所有步骤以及沿途演进的上下文，这使得开发者能够精准定位智能体深层发生时延、质量、一致性或其他参数异常的阶段或机制，该工具可以与Python、Go、Java或TypeScript应用程序集成，也可以通过提供精密UI的云端应用进行使用。

定价：个人账号免费起步。付费层级(每个席位每月$39)可解锁更多Trace额度及更好的技术支持。

亮眼特性：可以通过自动化监控来追踪复杂的智能体图结构。

最适合：深耕Langfuse工具栈的团队。

Langfuse

寻找最佳模型意味着将相同的Prompt输入给相同的模型，随着开发者构建出将任务拆分为多个步骤的多层级智能体，这一过程正变得愈发复杂。Langfuse是来自Clickhouse的一款开源AI追踪工具，后者是一家专门精研数据库等底层工具的公司。团队可以通过Langfuse平台协同工作，灵活应对各种Prompt、Trace和回答。该系统培育了一个LLM评估循环，以便团队找到解决当前问题的模型和智能体最佳组合。

定价：开源版本提供基础支持。核心版本每月$29起，包含更多Trace、更长的留存期以及更好的技术支持。

亮眼特性：Open Telemetry功能提供了模块化和灵活性。

最适合：注重预算且具备利用开源生态能力的团队。

LiveBench

想要向LLM发送一组问题然后评估其性能的开发者会转向LiveBench，这是一个开源工具包，常用于在开发过程中对许多模型进行基准测试，其回答特意不由其他 LLM 进行打分，而是与硬编码的标准答案(Hard-coded answers)进行对比，该工具可以扩展，但没有花哨的图形界面，所有工作都是通过指定评估结果基准真相(Ground truth)的配置文件来完成的。完成后，您甚至可以将自己的问题贡献给通用的开源项目，以便其他人用来指导 LLM 的开发。

定价：开源。

亮眼特性：频繁更新的基准测试，可对模型提供无污染的评估。

最适合：评估各种模型以寻求其应用程序最佳性能的团队。

Maxim AI

随着工作负载变得更加复杂，并跨越工作流图融合了多个步骤，像 Maxim AI 这样的工具就变得更加实用。Maxim AI 通过用于评估和模拟智能体的端到端工具来追踪结果。Prompt、智能体以及它们获取回答的轨迹，可以在部署前进行无限次的模拟，并在部署后进行全程观察。这个独立于框架(Framework-agnostic)的工具连接了数据集和数据提供商，为团队提供有关智能体交付效果的最佳洞察。

定价：免费模式提供一个工作区，日志留存期为三天。Pro 计划每人每月$29起，提供更长的留存期、更多的日志以及模拟等功能。

亮眼特性：全功能模拟器，可以测试各种用途和用户场景。

最适合：专注于交付对话式智能体的团队。

MLflow

开发实用的智能体解决方案，大部分工作都是在无尽的组合和迭代中漫长苦干。MLflow 开源平台旨在优化这一过程并尽可能地加快速度，它是一个更大的工具集的一部分，该工具集跟踪模型从训练到部署的整个生命周期。例如，开发的后期阶段依赖于 Prompt Registry 等系统，这是一种版本控制机制，允许 Prompt 工程师尝试各种方法和语言表述。整个过程的目标是提供必要的评估循环，以交付符合其既定任务集要求的模型。

定价：自托管免费且开源。托管版本按云计算资源收费。

亮眼特性：全生命周期追踪，用于跟踪模型及其成本。

最适合：监管一系列机器学习和基于 AI 的算法的企业团队。

Onyx

构建包含本地检索增强生成(RAG)知识库的基础聊天系统，最简单的方法之一就是下载 Onyx，这是一款前端工具，既有采用 MIT 许可证的社区版，也有包含更多适用于大型企业的实用功能的商业版。RAG 层引导搜索，Onyx 的开发者构建了一个用于测试 RAG 性能的开源框架。Onyx 管理员还可以追踪用户在提什么问题以及他们对最终结果的满意度。

定价：免费入门计划提供有限的存储空间和一个数据库。Pro 计划每月$49起，提供更多的 Trace、更大的存储空间以及访问已保存工作流等功能的权限。

亮眼特性：实时搜索，用于大规模监控生产环境。

最适合：面临较重的大规模 RAG 集成挑战的企业。

Promptfoo

LLM 会以多种方式发生故障。Promptfoo 通过循环运行模拟真实用户交互的各种测试，来模拟 LLM 每天可能面临的问题类型。Promptfoo 还专注于一些最大的安全问题，专门进行红队测试，以检测恶意的用户可能会利用的任何故障点。从有害的边缘状态到个人身份信息(PII)泄露，其目标是提供能够揭示潜在越狱(Jailbreak)和护栏失效的测试。

定价：“永久免费”意味着带有社区支持的开源工具。企业版提供定制化部署选项和更好的技术支持。

亮眼特性：自动化红队测试和 Prompt 审查，有助于巩固实施安全性。

最适合：专注于安全且不断评估和重新评估其产品安全性的团队。

RAGAS

当 RAG 数据库成为智能体技术栈的关键部分时，开发者会转向 RAGAS 来对检索机制更深层次的数学角落进行压力测试，该 Python 库提供标准和自定义指标，用于在向量数学层面评估 RAG 存储与检索机制的性能。这些指标测量诸如忠实度、相关性和召回完整性等行为。其理念始于加速开发的实验，终于与部署流水线的快速集成。开发者不再只是对 RAG 数据库进行“凭感觉检查(Vibe check)”，而是使用更科学的方法进行测试并收敛出更好的总体性能。

定价：在 Apache 2.0 许可证下完全开源。

亮眼特性：专注于 RAG，有助于依赖向量数据库进行知识整理的团队。

最适合：高度依赖 RAG 数据库的团队。

Rhesis AI

在这个不断演进的细分市场中，许多工具都是为硬核开发者设计的。Rhesis AI 希望将其他利益相关者引入开发周期，以便他们也能创建测试和评估性能，这意味着领域专家、产品经理甚至 C 级高管都可以追踪 LLM 在对话中的表现。那些演变成令人头疼的边缘情况的对抗性或对抗冲突性互动，可以很容易地进行重复模拟，以优化响应。该平台旨在以一种对所有利益相关者都易于使用的方式测试开发的所有阶段。

定价：据称为“开源优先”，但为有需要的客户提供企业计划。

亮眼特性：专注于将“人”置于循环中(Human-in-the-loop)，非常适合需要碳基智慧(肉体智能)输入的应用。

最适合：需要与领域专家进行更多协作的应用。

Vellum

任何需要个人助手的人都可以转向 Vellum，使用您自己的数据来构建一个。在此过程中，您将使用其精密的测试框架评估性能，该框架会针对您提供的任何指标和用例追踪性能。实时仪表盘使用 Token 使用成本、时延或响应质量等指标来追踪性能。多个团队可以通过版本控制并行工作，从而允许迭代和竞争。最终结果是一个根据您的需求进行了调优的智能体。

定价：用于实验的基础免费层级。The Mighty 计划每月$30起，包含更多存储空间和计算额度。

亮眼特性：端到端集成简化了对新开发的管理。

最适合：寻找具有广泛集成能力的集中式解决方案的跨职能团队。