智能体基准测试怎么做？一份真实的实验记录
实验日期：2025 年 4 月 18 日
地点：上海某智能制造实验室
记录人：我
一、测试背景
实验室最近接入了三款不同厂商的通用型智能体，任务是帮生产线做零部件缺陷检测。厂方想知道：
“谁在实际生产环境里表现最好？”
于是，我们安排了一次为期 6 小时的基准测试。
二、测试准备
场地：生产线旁的质检工位，旁边临时搭建了三组测试台。
设备：
厂商A智能体（版本 3.2）
厂商B智能体（版本 4.0）
厂商C智能体（版本 2.9）
测试数据：
2,000 张零部件高清照片（有标注）
现场实时采集的 500 个新样本（无标注，测试泛化能力）
指标：
准确率（判定结果与人工标注一致的比例）
平均响应时间（从接收图片到输出结果）
误报率（把合格品误判为不合格的比例）
掉线率（测试中断次数）
三、实验过程记录
09:15三组智能体启动。A、B、C 同时开始批量处理历史数据。
A 的日志滚得很快，B 比它慢半拍，C 明显延迟。
10:40第一批 2,000 张照片处理完毕，初步准确率：
A：97.1%
B：96.4%
C：92.5%
13:00现场接入实时采集任务。室内光线变化、零件摆放角度不规则，三台设备表现开始分化。
A：准确率降到 94.8%，但响应时间稳定在 1.2 秒。
B：准确率 95.2%，响应时间略慢 1.6 秒。
C：准确率掉到 88.7%，有 3 次短暂掉线。
15:30模拟网络波动。A 和 B 能在 5 秒内恢复，C 断线重连花了 28 秒。
四、结果汇总（表格）
| 指标 | 厂商A | 厂商B | 厂商C |
|---|---|---|---|
| 准确率（稳定光照） | 97.1% | 96.4% | 92.5% |
| 准确率（复杂场景） | 94.8% | 95.2% | 88.7% |
| 平均响应时间 | 1.2 秒 | 1.6 秒 | 2.4 秒 |
| 误报率 | 1.5% | 1.8% | 3.9% |
| 掉线次数 | 0 | 0 | 3 |
五、分析与结论
厂商A：整体表现均衡，响应时间优势明显，适合对速度要求高的流水线场景。
厂商B：在复杂场景下准确率略高于A，但速度稍慢，适合对质量判定要求极高的工艺。
厂商C：稳定性是短板，掉线和误报率较高，需要优化网络适配和模型泛化能力。
回本思路：
A 在减少停线时间上能带来直接经济效益；
B 在降低返修率上更有潜力；
C 若解决稳定性问题，可能在性价比上有竞争力。
六、测试之外的发现
现场工人更喜欢响应快的系统，即使准确率差 0.4%。
误报率比漏报更让人反感，因为会增加额外检验和返工。
网络波动测试很关键，但很多厂商在演示时不会主动提。
结语：
基准测试的价值，不是挑出一个“绝对最强”的智能体，而是帮企业找到最适合自己现场条件的那一个。用真实数据和环境去测，比看PPT靠谱得多。
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