征集 | 全国首部“AI智能体应用评估”标准,现公开征集起草单位和个人

➣ 智能体已部署，但业务团队不清楚智能体究竟能接手哪些流程、如何嵌入现有工作链路；

➣ 上线后无法有效衡量对业务效率的实际拉动，ROI测算缺乏方法依据；

➣ 智能体直接调用业务系统、触达企业数据，数据安全与合规边界在哪里、如何保障。

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任务执行效能：衡量智能体执行指令、完成任务的能力与效率。核心指标包括规划自主性、执行准确率、任务成功率（计算公式：成功任务数/测试总数×100%）及响应敏捷性。重点验证智能体是否能在无人工干预下自主拆解复杂任务并完成执行。

商业价值贡献：量化智能体对业务的经济回报。包含成本降低率（人力/物料/时间成本综合折算）、效率提升率（处理时间缩短比例）、业务创收（新增收入归因分析），以及ROI计算（公式：(累计收益-项目总投入)/项目总投入×100%）和投资回收周期。

系统质量特性：从软件工程视角评估智能体的功能适用性（功能覆盖率≥90%）、性能效率（P95/P99响应时延）、可靠性（服务可用度≥99.0%）、兼容性与可维护性，确保系统长期稳健运行。

可信合规表现：涵盖鲁棒性（对抗测试通过率）、安全性（安全控制项满足率，高危漏洞须为零）、公平性（不同群体间指标差异≤5%）、可解释性覆盖率及隐私合规满足率，确保系统在功能之外不对用户和社会产生负面影响。

用户侧效能：从终端用户视角评估可用性（SUS标准量表得分≥68为合格/≥80为优秀）、交互满意度（CSAT≥80%）、净推荐值（NPS≥0）、7日/30日留存率、自助解决率及无障碍合规率等，量化人机协作的实际体验质量。

标准同步规范了四种评估方法的适用场景与操作要求：离线评估（隔离环境下的功能与性能基准测试）、在线评估（真实业务流量下的A/B测试与灰度发布）、人工评估（双盲专家评审，适用于主观质量类指标）及对抗测试（覆盖提示注入、恶意内容诱导、输入噪声、逻辑悖论等8大类攻击场景的系统性安全验证）。

标准附录专项梳理了智能客服、智能营销、工业制造、金融服务、法律合规、研发与技术支持、建设工程咨询七大行业的特定评估要素，覆盖各场景的核心指标阈值与评估方法，可直接作为企业落地实施的操作参考。

本标准引入了任务执行效能与商业价值贡献两大维度的专项度量体系。企业不再依赖主观感受判断智能体"是否好用"，而是通过任务成功率、处理时间缩短比例、成本降低率、ROI等可计算指标，直接对应到业务链路的实际改变。这套量化框架，是企业向内部说清楚"钱花在哪、效果怎么样"的重要工具。

本标准为不同业务场景提供了具体的评估维度与操作路径。标准附录针对智能客服、工业制造、金融服务、法律合规等七大行业分类梳理了特定评价要素，业务团队可以对照自身场景，清晰判断智能体的能力边界、适用范围与预期指标，而非仅凭供应商演示做出决策。

智能体在企业内部直接调用系统、读写数据，一旦权限管控失位或数据处理不当，安全风险将直接作用于业务层。本标准的可信合规表现维度，明确了鲁棒性、安全控制项满足率、隐私合规满足率等具体指标与评估要求，帮助企业在部署前梳理清楚：智能体能访问哪些数据、操作哪些系统、在什么条件下需要人工介入——将安全边界从模糊的原则变为可检验的指标。

许多企业在智能体上线后，缺乏系统性的持续监测机制，问题出现时难以定位根因，迭代方向也无从判断。本标准通过离线评估、在线灰度测试与对抗测试等多种评估方法的组合使用，为企业建立起贯穿全生命周期的评测框架：上线前验证基线，运营中持续监控关键指标，出现偏差时有明确的分析路径指引改进方向，推动智能体应用从单次部署走向持续进化。