Agent时代的AI评估正面临前所未有的挑战，从单一回答质量到多维度的任务执行评估，从线性检查到树状排查，评估体系的复杂度呈指数级增长。本文深入剖析了评估维度爆炸、过程黑盒化、自动化信任危机三大结构性难题，并提出了基于错误分析、LLM-as-Judge验证等五大核心能力的解决方案，为团队构建可靠的Agent评估体系提供了实战指南。