根据 @AndrewYNg 的说法，加速AI智能体迭代的最大预测因子是建立严格的评测与错误分析流程，而不是事后修补或追逐噱头工具，这能让生产系统实现更快且可量化的改进，来源：Andrew Ng 在X，2025年10月16日。他指出，相比监督学习，生成式AI的输出空间与失误模式更丰富，因此需要比传统准确率、精确率、召回率、F1、ROC等更迭代、更定制化的评测，来源：Andrew Ng 在X，2025年10月16日。针对企业用例如发票自动化，他建议先快速做原型并人工检查结果，再针对到期日、金额、地址、币种、API调用正确性等高风险维度构建客观或“LLM评审”的指标，来源：Andrew Ng 在X，2025年10月16日。他提倡先建立评测以量化性能，再做错误分析以聚焦研发优先级，更多细节见 deeplearning.ai 的Agentic AI课程模块4与The Batch第323期，来源：deeplearning.ai（Agentic AI模块4；The Batch第323期，https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-323/）。