编程智能体与代码 · 工具介绍
Weights & Biases
为模型训练和 AI 应用开发提供实验记录、调用追踪及评估工具。
Weights & Biases 能做什么
为模型训练和 AI 应用开发提供实验记录、调用追踪及评估工具。
- 模型训练与部署
- 语言模型与智能体质量评估及回归检查
如何使用 Weights & Biases
检查一次智能体运行的调用质量
准备输入
- 可追踪的测试应用
- 评估样例和质量标准
操作步骤
- 接入调用追踪并运行测试样例
- 查看轨迹、提示词和评估结果，定位需要修改的环节
预期交付物
- 调用轨迹
- 质量评估结果
敏感输入输出应先脱敏，评估集要覆盖实际任务；单次得分不代表全部使用效果。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从编程智能体与代码角度评估Weights & Biases
把编程智能体与代码需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
能否读懂上下文
确认工具能够读取所需目录，且不会引入不必要的资料。
改动是否可审查
优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。
测试能否说明问题
测试应覆盖用户可见行为，不只证明代码能运行。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
