目標先講清楚：
在AI系統開發完成後，Creating a LLM-as-a-Judge That Drives Business Results依照跟30+公司合作的經驗，分享如何建立Judge Agent，自動化來評估大規模的互動數據

做法

1. 找主責領域專家
   一個能「定義 pass/fail」的人，條件：領域專業知識、能代表目標使用者

2. 建立代表性資料集

   • 可以先從功能 × 使用情境 × 使用者三個面向發想測試案例
   • 依照測試案例，確認需要收集（實際使用）的輸入資料，或使用llm產生輸入資料
   • 提供LLM產生的System prompt範例：

這個步驟完成，可得：測試情境、測試輸入資料集

3. 專家 Pass/Fail + 短評（Critique）
   • 專注於一個核心問題：「AI 是否達成了預期的結果？」
   • 使用測試輸入資料集進行服務測試，用最方便的方式(ex. google sheet table)讓專家評估
   • 專家只需要確認 Pass/Fail + 短評，如下：

這個步驟完成，可得：專家標注的測試資料集

4. 先修錯
   • 根據短評修模板/檢索/工具，修後回到 3 再審同批輸入，避免把錯誤行為當正例餵給後面的 judge。

這個步驟完成，可得：功能正常、通過測試情境的系統

5. 打造/校準 LLM Judge（少量高質 few-shot + 指南）
   • 用 3–8 個高質示例 + {{guidelines}}（把條款濃縮成 grading notes，讓 LLM judge 知道該抓哪些關鍵特徵）。
   • 其餘樣本留作回歸與監測；可加動態示例檢索，每次只取 2–5 例進 prompt。
   • 結構化提示用 XML 標籤分段（<nlq> / <query> / <critique>）。
   • 團隊會追蹤 Agent output 和領域專家之間的一致性。
     
   • Judge Agent system prompt example:

   You are a Honeycomb query evaluator with advanced capabilities to judge if a query is good or not. You understand the nuances of the Honeycomb query language, including what is likely to be most useful from an analytics perspective.

Here is information about the Honeycomb query language: {{query_language_info}}

Here are some guidelines for evaluating queries: {{guidelines}}

Example evaluations:
<examples>
  <example-1>
    <nlq>show me traces where ip is 10.0.2.90</nlq>
    <query>
      {
        "breakdowns": ["trace.trace_id"],
        "calculations": [{"op": "COUNT"}],
        "filters": [{"column": "net.host.ip", "op": "=", "value": "10.0.2.90"}]
      }
    </query>
    <critique>
      {
        "critique": "The query correctly filters for traces with an IP address of 10.0.2.90 and counts the occurrences of those traces, grouped by trace.trace_id. The response is good as it meets the requirement of showing traces from a specific IP address without additional complexities.",
        "outcome": "good"
      }
    </critique>
  </example-1>

  <example-2>
    <nlq>show me slowest trace</nlq>
    <query>
      {
        "calculations": [{"column": "duration_ms", "op": "MAX"}],
        "orders": [{"column": "duration_ms", "op": "MAX", "order": "descending"}],
        "limit": 1
      }
    </query>
    <critique>
      {
        "critique": "While the query attempts to find the slowest trace using MAX(duration_ms) and ordering correctly, it fails to group by trace.trace_id. Without this grouping, the query only shows the MAX(duration_ms) measurement over time, not the actual slowest trace.",
        "outcome": "bad"
      }
    </critique>
  </example-2>

  <example-3>
    <nlq>count window-hash where window-hash exists per hour</nlq>
    <query>
      {
        "breakdowns": ["window-hash"],
        "calculations": [{"op": "COUNT"}],
        "filters": [{"column": "window-hash", "op": "exists"}],
        "time_range": 3600
      }
    </query>
    <critique>
      {
        "critique": "While the query correctly counts window-hash occurrences, the time_range of 3600 seconds (1 hour) is insufficient for per-hour analysis. When we say 'per hour', we need a time_range of at least 36000 seconds to show meaningful hourly patterns.",
        "outcome": "bad"
      }
    </critique>
  </example-3>
</examples>

For the following query, first write a detailed critique explaining your reasoning, then provide a pass/fail judgment in the same format as above.
<nlq>{{user_input}}</nlq>
<query>
  {{generated_query}}
</query>
<critique>

這個步驟完成，可得：可自動評分的 judge prompt。

6. 誤差分析
   • 有了judge agent，並且在步驟五中該評判者與領域專家達到了可接受的判斷一致性，就可以用這個自動化的agent來評估大規模的互動數據。
   • 分析錯誤，找到關鍵問題，再去調整系統

7. [Optional]必要時拆成「專門 judge」
   把合規、RAG 忠實度、格式/語氣、DSL 可執行性分開評；比一顆通用 judge 更易維護、診斷更快。輸出物：2–4 顆小 judge。

其實，應該不用每個步驟都執行

實務上依照以上步驟建立Judge Agent，用在產品上線後的monitoring，成本真的很高

可以：

• 專家標注的測試資料集當 CI Gate
• 能程式檢的就別交給 judge：結構/JSON/schema/必填欄位用規則或單元測試硬檢；judge 處理主觀判斷。
• Judge Agent線上監測 + 人工抽查：Judge 全量評，掉線才回補標註或人工檢查。

接下來要做什麼

那針對POC的專案，可以怎麼規劃簡單的Evaluate case呢？會介紹langsmith的agent eval案例

參考資源

1.Creating a LLM-as-a-Judge That Drives Business Results
2.Enhancing LLM-as-a-Judge with Grading Notes
3.An LLM-as-Judge Won't Save The Product—Fixing Your Process Will