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LangChain 团队提出了一套从手动审查真实 Agent 追踪开始，逐步构建评估体系的实用清单，强调先理解失败模式再自动化。

LangChain 提出“Better-Harness”系统，将评估（evals）视为Agent的“训练数据”，通过迭代优化工程框架（harness）来提升智能体性能，核心是避免过拟合并实现泛化。

LangChain 团队分享构建 AI Agent 评估的核心理念：评估数量不等于质量，关键在于设计能直接衡量目标行为的、可自解释的精准测试。