在人工智能技术迅猛发展的推动下，各行各业正经历前所未有的数字化转型浪潮。从智能制造的智能调度系统，到医疗领域的辅助诊断工具；从金融行业的风险预测模型，到电商场景下的个性化推荐引擎——AI 正在以一种不可逆转的趋势重塑产业格局。尤其值得关注的是，大模型技术的突破性进展不仅显著降低了 AI 应用的技术与人员门槛，更催生了“产业+AI”融合创新的广泛应用场景，为行业智能化升级注入了强劲动能。  

在此大背景下，淘宝闪购技术部也在前两年就开始前瞻布局 AI 技术在业务中的深度应用。随着大模型的发展和业务场景探索的结合，FY26的AI应用已经从技术探索向价值落地转型，全面渗透至用户、商家、BD的核心操作环节环节，成为提升效率、优化体验的关键驱动力。当前已形成四类主要应用场景：

1. 数字人：如餐饮/零售智能新签经理、商家经营助手、AI 销售助手、面试招聘助手等，整体的发展路径从“被动”等用户提问到“主动”推出功能能力，提升用户满意度。

2. 数据分析与决策类产品：如经营分析、营销托管、AI售后、门店异动分析等，既可作为助手类产品的功能延伸，也可在自己模块内作为一个模块，有的具备一键采纳执行能力，助力商户快速识别问题并采取行动，提升决策效率。

3. 多模态内容创作类产品：如店铺装修、智能帮写、语音会议纪要等，进一步降低内容创作门槛，用户可一键采纳执行，赋能高效完成日常运营任务。

4. 搜推AI化：如C端、B端AI搜索，能够帮助用户搜索推荐店铺、商品，商户快速搜功能、搜品、搜订单、搜规则等。

在AI产品落地过程中，它的不确定性、动态性和复杂性，给质量和体验保障带来了前所未有的挑战。AI产品的特性使得测试既不是简单的功能验证，也不是纯算法模型的评测，我们梳理了面临的几个比较突出的挑战点：

面对上述研发合作模式、技术演进与 Agent 链路复杂度带来的多重挑战，评测工作需要从传统的“验收活动”升级为贯穿AI产品全生命周期的“质量工程体系”，构建一套支撑其持续迭代发布的评测体系和平台，成为AI产品优化迭代的“指路灯”。

首先，我们来看整个研发模式流程的变化：

1）评测标准的制定从研发单一角色制定转变到产品、设计、研发、业务方（BD/运营）共同参与指标，从“研发自说自话”转向“业务-技术目标同频”，解决AI产品常见的“技术达标但体验崩坏”问题。

2）质量保障重心从单一线下测试拓展为“线下守基线+线上效果评估”双轨并行，确保迭代稳定性与线上效果的实时对齐。

3）针对多数产品缺乏专职标注团队的现状，人工评测不再依赖规模化的外包打标，而是通过“化整为零”策略，回收研发评测、产设验收及线上运营标注数据——将优质数据沉淀为金标集，对差的数据结合预期修正后转化为自动化回归用例，盘活全链路人工数据价值。

接下来，我们从"评什么（维度），怎么评（评测方式策略）、怎么度量（覆盖与效率）"以及“线上效果怎么评估”几个方面进行思考：

AI 产品的评价指标不应千篇一律，但在顶层维度上可以相对稳定。通常可从以下五个维度展开，并根据产品生命周期和当前迭代重点动态调整侧重点，动态裁剪： 业务目标：对业务结果的贡献，如转化率、留存、GMV、人工替代率等； 产品效果：回答正确率、用户帮助性、组件/工具选择准确率、忠实度、逻辑性、数值幻觉等核心质量指标； 性能与体验：响应时延、多轮交互体验、截断率、用户满意度等； 安全与合规：内容安全、数据隐私、合规要求等； 服务与成本：服务稳定性、推理成本、资源使用效率、运维复杂度及整体性价比。

端到端评测 VS 分层评测比较：

面对Agent架构下链路复杂度高、版本形态多变等挑战，90%以上的供给AI应用均是基于E-LLM-Stack进行开发，E-LLM-Stack是面向淘宝闪购大模型应用解决方案的基建设施，旨在为淘宝闪购各业务线开发同学提供一套模板化、规范化、生产级的大模型应用解决方案，涵盖了从应用框架到原子能力的一站式方案。其他部门也会提供对前端的TPP、HSF接口，这部分的接口相对稳定，即使架构升级也会兼容老逻辑。

因此，我们推荐大部分AI产品的评测基于端到端评测，以AI应用对外的顶层解决方案/接口作为切入点，同时复杂的AI应用也会对接多个下游Agent，也可针对某个下游Agent实施精准测试，形成"全局把控+局部深挖"的保障机制，即避免了白盒过度绑定细节，也能精准定位到哪一类功能/问题，配合E-LLM-Stack上自带的链路跟踪排查工具，解决归因定位的问题。

主流的评测方式从是否有参考答案的维度上来讲：

• 有参考答案（Reference-based）

• 无参考答案（Reference-free）

对这2种方式进行一个比较：

线下评测是 AI 产品质量保障的基础环节，评测方式重点是在可控环境下，充分利用金标数据对版本进行验证。没有金标数据的情况下，也要尽可能收集参考资料，为裁判评测提供依据。那针对有参考答案（Reference-based）和无参考答案（Reference-free）存在的短板要思考相对应的解决方案：

1）针对有参考答案的评测，我们核心要解决的是构造一个稳定可复现的“环境”。

去年我们在做智能新签评测时，已经意识到稳定可复现环境的重要性，开发了基于 EAgent3.0 （供给内部的一个对话类解决方案模板）的录制回放插件，可以在调用时记录外围工具的入参/出参、时间等信息；回放时注入当时记录的数据，实现评测环境的稳定，金标用例的可重复回放；后续规划将统一基于 E_llm_stack 对 MCP 层请求和响应进行记录和回放的能力，达到平台通用的目的。

2）针对无参考答案的评测，我们核心要解决的是跟上评测技术发展，有快速接入新评测范式的能力。

目前FY26 S1 我们采用的大多是 LLM-as-a-Judge范式，主要的落地形式有2种：

 I、通过设计多维度、可量化的打分维度（如正确性、完整性、逻辑性、安全性等）建立类似指标衡量的基线；

 II、通过抽样采集线上近几天数据进行预发回放，比对线上/预发返回做定性比较“好”、“坏”、“差不多”（比对评测）。

在实践中发现，通用裁判模型对有些产品内的细节不了解，难以判断，因此针对复杂场景从通用的“模型裁判”升级为微调的 "模型裁判"或“Agent 裁判”，让裁判本身具备检索、工具调用等能力，主动收集可佐证的参考资料后再打分，提高对事实、数值、外链等细节的判断能力。如下图所示：

此外，我们尝试规则和启发式检测，沉淀通用工程规则、裁判通用规则（如格式校验、淘宝闪购禁发品黑名单等规则等），提供给各个业务做检测支持。构建通用+定制的多裁判的方式。

评测方式和策略确定之后，真正落地到每一次版本迭代，首先要回答的不是“怎么评”，而是“评多少、评哪些”：在有限的时间和人力内，本次迭代应该选择哪些评测集、覆盖到哪些场景和链路，才能既保证质量，又能满足90%以上的回归在小时级别完成，这恰恰是当前线下评测的核心难点之一。我们建议按“变更范围 × 变更风险”来设计三档评测策略，并通过用例标签体系自动筛选推荐用例：  

这套“按变更分级 + 标签选集”的策略能否落地，前提是要有一套清晰、可操作的用例标签体系。S2 阶段我们计划从三个主维度入手进行建设，在保证简单可用的前提下，为后续按需扩展留出空间。

线上评估方面，我们从数据采集（用户反馈+系统日志）→ 问题发现（监控+人工+智能挖掘）→ 根因定位（基于链路分析工具）→ 优化落地，形成“监测-分析-优化”完整闭环。

每个业务有自己的特色，平台除了主站提供通用能力外，已完成与三大主流淘宝闪购AI开发与评测平台的深度对接，但底层任务调度与执行依然由评测平台保障和支撑。

除了在实践中不断思考和实践评测体系外，我们也持续建设了一年多的大模型应用评测平台，沉淀了较丰富和完整的能力，支撑我们的评测体系落地。平台核心设计理念是"标准化流程+插件化扩展"——在评测技术日新月异的背景下，通过解耦评测步骤与实现逻辑，既保障流程规范性，又能快速集成各模块的新实现。

在平台建设中逐步将供给域验证有效的评测能力抽象为通用组件服务更多团队：评测场景注册支持集团内HSF/TPP/Whale等多协议接入，评测集兼容Excel/ODPS 、SQL/流量录制/日志等多源数据；评价指标覆盖工程指标、文本指标、RAG指标和Agent指标、同时支持模型裁判、agent裁判。

具体架构图如下所示：

自大模型应用评测平台上线后，不仅支持了淘宝闪购部门，外部羚羊、菜鸟、淘天、阿里云等部门同学的试用和交流。平台能力演示等如下：

大模型应用平台阶段成果

备注：数据统计截止2025.9.30

• 在现有评测框架之上，逐步扩展对图片类 AI 产品的评测能力；
• 引入适配多模态的自动评估方法（如多模态 LLM 裁判、视觉质量指标）与人工标注流程，构建文本 + 图片贯通的评测基线。让平台从“文本评测工具”演进为“多模态 AI 评测基础设施”。