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AWS UAEF 統一 AI 代理評測：36 項指標如何比較不同框架？

先統一執行紀錄，才有辦法判斷換模型或改提示詞是否進步。本文整理AWS UAEF的更新、適用情境、關鍵數據與限制，並附官方來源及延伸閱讀。

AWS UAEF 代理評測架構官方主視覺。來源：官方／原作者頁面。

同一個客服代理換了模型，回答更流暢，卻可能多叫錯幾次工具。只看答案好不好讀，很難知道這次升級是否值得。

AWS UAEF 官方公告在 11 月 11 日介紹這套方法，想把這個比較變得一致：先整理代理執行紀錄，再用共同指標評估不同版本。

AI 代理是會選擇工具、執行步驟的程式。執行紀錄則記下它讀了什麼、叫了哪些工具，以及如何交出結果。

這項方法值得注意，因為團隊換框架後，過去的測試不必全部跟著重建。但共同格式仍需要對應的轉換器。

評測的起點應該是工作上不能出錯的條件，例如退款金額、交接對象與完成時間，再決定要看哪些分數。

AWS UAEF 如何把不同代理放上同一把尺

不同代理框架留下的訊息格式不一樣，直接比較容易把紀錄方式的差異看成能力差異。UAEF 使用轉換器，把這些紀錄整理成共同的 AgentTrace 格式。

依 AWS 公告，這套系統提供 36 項內建指標，分成工具呼叫、回答品質、負責任 AI、效能、多輪對話、多代理協作與推理等七類。

其中有些指標按明確規則計算，有些交由語言模型評分。因此，即使都得到零到一的分數，評分來源與穩定程度也可能不同。

AWS UAEF 官方操作示範，呈現評測流程。來源：官方／原作者發布。

團隊應先問：這次修改最可能破壞什麼？若客服代理可以寫入訂單，工具參數正確性就比文句優美更接近驗收目標。

這是本文建議的選指標方法。先設定必要條件，再看成本與速度，能減少一個漂亮總分掩蓋關鍵失敗的機會。

UAEF 的部分指標需要參考答案。工具測試若要核對步驟，也要準備預期工具、呼叫順序與參數，資料整理仍是團隊的工作。

可以先選一組固定案例，保存目前版本作為基準，再只更換一項設定。新舊結果用同一份案例比較，改善原因才比較容易追溯。

官方架構可把實驗資料保存至 DynamoDB 與 S3。這兩項分別是 AWS 的資料庫和物件儲存服務，保存紀錄也需要管理權限與留存範圍。

公開框架提供一套共同流程，並沒有替企業定義合格答案。上線門檻仍應對回實際任務，尤其是不能靠平均分抵銷的錯誤。

它主要用於評估代理，可以接收既有執行紀錄，或呼叫待測代理收集結果。日常業務仍由原本的代理系統執行。

不必為了完整而全開。應依工具使用、回答品質與成本等需求挑選，並確認選中的指標需要哪些測試資料。

先把最重要的失敗案例固定下來，再使用 UAEF 比較版本，會比先追求最高總分更容易得到可用的改善方向。

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