AI Agentlərinin Qiymətləndirilməsi: İstehsalat Hazırlığı üçün Strands Evals

Paradiqma Dəyişikliyi: AI Agentlərini İstehsalat üçün Qiymətləndirmək

Süni intellekt agentləri eksperimental prototiplərdən istehsalat sistemlərində kritik komponentlərə çevrildikcə, əsaslı bir çətinlik ortaya çıxır: onların performansını necə etibarlı şəkildə qiymətləndirmək və real dünya yerləşdirməsi üçün hazır olmalarını necə təmin etmək olar? Deterministik girişlərin deterministik çıxışlar verməsi prinsipinə əsaslanan ənənəvi proqram təminatı test metodologiyaları, AI agentlərinin dinamik, adaptiv və kontekstə həssas təbiəti ilə qarşılaşdıqda yetərli olmur. Bu mürəkkəb sistemlər təbii dil yaratmaq, mürəkkəb qərarlar qəbul etmək və hətta öyrənmək üçün nəzərdə tutulmuşdur ki, bu da eyni girişlərdən belə müxtəlif çıxışlara səbəb olur. Bu daxili çeviklik, güclü olsa da, sistematik keyfiyyət təminatını çətin bir vəzifəyə çevirir.

Möhkəm və adaptiv qiymətləndirmə çərçivəsinə ehtiyac çox vacibdir. Bunu dərk edən inkişaf etdiricilər və tədqiqatçılar, AI agentlərinin qeyri-deterministik keyfiyyətlərini qəbul edə bilən, eyni zamanda ciddi, təkrarlana bilən qiymətləndirmələr təmin edən xüsusi alətlərə üz tuturlar. Belə güclü həllərdən biri, xüsusən də Strands Agents SDK ilə qurulan AI agentlərinin sistematik qiymətləndirilməsini asanlaşdırmaq üçün nəzərdə tutulmuş strukturlaşdırılmış bir çərçivə olan Strands Evals-dır. O, xüsusi qiymətləndiricilər, çoxnövbəli simulyasiya imkanları və ətraflı hesabat daxil olmaqla hərtərəfli alətlər təqdim edir ki, bu da komandaların AI agentlərini istehsalata inamla keçirməsinə imkan verir.

Nə üçün Ənənəvi Test Adaptiv AI Agentləri üçün Yetərli Deyil

AI agentlərini qiymətləndirməyin əsas çətinliyi onların dizaynından irəli gəlir. Dəqiq bir məlumat strukturunu qaytaran tipik bir API-dən fərqli olaraq, bir AI agentinin "Tokioda hava necədir?" kimi bir sorğuya cavabı əhəmiyyətli dərəcədə dəyişə bilər. O, temperaturu Selsi və ya Farenheitdə bildirə, rütubət və küləyi daxil edə bilər, ya da sadəcə temperatura diqqət yetirə bilər. Bütün bu dəyişikliklər kontekstdən və istifadəçinin üstünlüklərindən asılı olaraq düzgün və faydalı sayıla bilər. Əvvəlcədən müəyyən edilmiş çıxışa dəqiq uyğunluğu tələb edən ənənəvi iddia əsaslı testlər, bu etibarlı cavab diapazonunu nəzərə ala bilmir.

Sadəcə mətn yaratmaqdan başqa, AI agentləri hərəkətə keçmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Onlar söhbət boyunca alətlərdən istifadə edir, məlumat əldə edir və mürəkkəb qərarlar qəbul edirlər. Yalnız son çıxışı qiymətləndirmək agentin daxili düşüncə və icra yolunun kritik aspektlərini qaçırır. Doğru alət çağırıldı mı? Məlumat dəqiq şəkildə əldə edildi mi? Agent məqsədinə çatmaq üçün uyğun bir trayektoriya izlədi mi? Bunlar ənənəvi testlərin cavablandırmaqda çətinlik çəkdiyi suallardır.

Bundan əlavə, agent qarşılıqlı əlaqələri tez-tez söhbət xarakterli və çoxnövbəli olur. Bir agent fərdi sorğuları qüsursuz şəkildə idarə edə bilər, lakin uzun sürən dialoq boyunca konteksti və ya tutarlılığı qoruya bilməz. Əvvəlki cavablar sonrakılara təsir edir, tək növbəli, təcrid olunmuş testlərin tuta bilməyəcəyi mürəkkəb qarşılıqlı əlaqə nümunələri yaradır. Bir cavab faktiki olaraq dəqiq, lakin faydasız, ya da faydalı, lakin mənbəyinə sədaqətsiz ola bilər. Heç bir tək metrik keyfiyyətin bu çoxşaxəli ölçülərini əhatə edə bilməz. Bu xüsusiyyətlər, ciddi, mexaniki yoxlamalar üzərində hökmü və incə anlayışı vurğulayan bir qiymətləndirmə yanaşmasını tələb edir. Böyük dil modeli (LLM) əsaslı qiymətləndirmə, faydalılıq, tutarlılıq və sədaqət kimi keyfiyyət atributlarını qiymətləndirməyə qadir, uyğun bir həll olaraq ortaya çıxır.

Strands Evals-ın Əsas Konsepsiyaları: Keyslər, Eksperimentlər və Qiymətləndiricilər

Strands Evals agent qiymətləndirməsinə proqram təminatı inkişaf etdiricilərinə tanış gələn, eyni zamanda AI-nin unikal tələblərinə uyğunlaşan strukturlaşdırılmış bir yanaşma təqdim edir. O, sinerji ilə işləyən üç əsas konsepsiya təqdim edir: Keyslər, Eksperimentlər və Qiymətləndiricilər. Narahatlıqların bu şəkildə ayrılması çevik, lakin ciddi testlərə imkan verir.

Konsepsiya	Təsvir	Məqsəd və Rol
Keys	Giriş, isteğe bağlı gözlənilən çıxış/trayektoriya və meta-məlumatlarla tək, atomik test ssenarisini təmsil edir.	Nəyi yoxlamaq lazım olduğunu müəyyən edir – müəyyən bir istifadəçi qarşılıqlı əlaqəsi və ya agent məqsədi.
Eksperiment	Bir neçə Keysi bir və ya daha çox Qiymətləndirici ilə birləşdirir.	Agentin keyslərə qarşı işləməsi və hökm tətbiq etməklə necə yoxlamağı təşkil edir.
Qiymətləndirici	Agentin faktiki çıxışını/trayektoriyasını gözləntilərə qarşı qiymətləndirir, əsasən incə qiymətləndirmə üçün LLM-lərdən istifadə edir.	Mexaniki yoxlamalara müqavimət göstərən keyfiyyət ölçüləri (faydalılıq, tutarlılıq) üzrə hökm təmin edir.

Bir Keys qiymətləndirmənin atom vahididir, ənənəvi unit testdəki tək bir test keysinə bənzəyir. O, agentinizin idarə etməsini istədiyiniz müəyyən bir ssenarini özündə ehtiva edir. Buraya "Parisdə hava necədir?" kimi istifadəçi sorğusu kimi giriş daxildir və isteğe bağlı olaraq gözlənilən çıxışları, alətlərin və ya əməliyyatların ardıcıllığını (trayektoriya kimi tanınır) və hər hansı müvafiq meta-məlumatı müəyyən edə bilər. Hər bir keys agentiniz üçün xüsusi bir vəziyyəti ətraflı şəkildə izah edən kiçik bir testdir.

from strands_evals import Case

case = Case(
    name="Weather Query",
    input="What is the weather like in Tokyo?",
    expected_output="Should include temperature and conditions",
    expected_trajectory=["weather_api"]
)

Bir Eksperiment test dəsti rolunu oynayır, bütün qiymətləndirmə prosesini təşkil edir. O, bir neçə Keysi bir və ya daha çox konfiqurasiya edilmiş Qiymətləndirici ilə birləşdirir. Qiymətləndirmə zamanı Eksperiment hər bir Keysi götürür, onun girişini AI agentinizə ötürür, agentin cavabını və icra izini toplayır və sonra bu nəticələri təyin edilmiş Qiymətləndiricilərə bal vermək üçün ötürür. Bu abstraksiya, qiymətləndirmənin müəyyən edilmiş ssenarilər toplusunda sistematik və təkrarlana bilən olmasını təmin edir.

Nəhayət, Qiymətləndiricilər bu sistemdə hakimlərdir. Onlar agentinizin nəticəsini — onun faktiki çıxışını və əməliyyat trayektoriyasını— diqqətlə araşdırır və bunları gözlənilənlərə və ya arzuolunanlara qarşı müqayisə edirlər. Sadə iddia yoxlamalarından fərqli olaraq, Strands Evals-ın qiymətləndiriciləri əsasən LLM əsaslıdır. Bu, kritik bir fərqdir; dil modellərindən istifadə etməklə, qiymətləndiricilər aktuallıq, faydalılıq, tutarlılıq və sədaqət kimi keyfiyyətlərə dair mürəkkəb, incə qiymətləndirmələr edə bilərlər - sadə sətir müqayisələri ilə dəqiq qiymətləndirilməsi mümkün olmayan atributlar. Bu çevik, lakin ciddi qiymətləndirmə qabiliyyəti AI agentlərinin istehsalat üçün effektiv qiymətləndirilməsinin mərkəzindədir.

Tapşırıq Funksiyası: Agent İcrası və Qiymətləndirmə Arasında Körpü

AI agentinizi Strands Evals çərçivəsi ilə inteqrasiya etmək üçün, Tapşırıq Funksiyası kimi tanınan kritik bir komponent istifadə olunur. Bu çağırıla bilən funksiya körpü rolunu oynayır, bir Case obyektini qəbul edir və agent sisteminiz vasitəsilə həmin xüsusi keysi işlətməyin nəticələrini qaytarır. Bu interfeys son dərəcə çevikdir, qiymətləndirmənin iki əsaslı fərqli nümunəsini dəstəkləyir: onlayn və oflayn. AI agentlərini praktik yerləşdirməyə hazırlamaq haqqında daha çox məlumat üçün, Agent Əsaslı AI-nin Əməliyyatlaşdırılması Hissə 1: Maraqlı Tərəflərin Bələdçisi məqaləsini araşdırın.

Onlayn qiymətləndirmə qiymətləndirmə zamanı AI agentinizi real vaxt rejimində çağırmağı əhatə edir. Tapşırıq Funksiyası dinamik olaraq bir agent instansı yaradır, keysin girişini göndərir, agentin canlı cavabını tutur və onun icra izini qeyd edir. Bu nümunə inkişaf mərhələsində, dəyişikliklər haqqında ani rəy vermək üçün əvəzsizdir və agentin davranışı yerləşdirmədən əvvəl yoxlanmalı olduğu davamlı inteqrasiya və çatdırılma (CI/CD) boru kəmərləri üçün vacibdir. Bu, agentin performansının onun faktiki əməliyyat vəziyyətində qiymətləndirilməsini təmin edir.

from strands import Agent

def online_task(case):
    agent = Agent(tools=[search_tool, calculator_tool])
    result = agent(case.input)

    return {
        "output": str(result),
        "trajectory": agent.session
    }

Əksinə, oflayn qiymətləndirmə tarixi məlumatlarla işləyir. Canlı agent başlatmaq əvəzinə, Tapşırıq Funksiyası əvvəllər qeydə alınmış qarşılıqlı əlaqə izlərini jurnallar, verilənlər bazaları və ya müşahidə sistemləri kimi mənbələrdən əldə edir. Sonra bu tarixi izləri qiymətləndiricilər tərəfindən gözlənilən formata çevirir və onların qiymətləndirilməsinə imkan verir. Bu yanaşma istehsalat trafikini qiymətləndirmək, tarixi performans təhlilləri aparmaq və ya müxtəlif agent versiyalarını real istifadəçi qarşılıqlı əlaqələrinin ardıcıl bir dəstinə qarşı müqayisə etmək üçün çox səmərəlidir, canlı agent çağırışının hesablama xərcinə səbəb olmadan. Xüsusilə retrospektiv təhlil və genişmiqyaslı məlumat dəsti qiymətləndirmələri üçün faydalıdır.

def offline_task(case):
    trace = load_trace_from_database(case.session_id)
    session = session_mapper.map_to_session(trace)

    return {
        "output": extract_final_response(trace),
        "trajectory": session
    }

İstər yeni tətbiq edilmiş agenti sınayın, istərsə də aylarla yığılmış istehsalat məlumatlarını araşdırın, Strands Evals daxilində eyni güclü qiymətləndiricilər və möhkəm hesabat infrastrukturu tətbiq edilə bilər. Tapşırıq Funksiyası məlumat mənbəyini abstraksiya edərək, onu qiymətləndirmə sisteminə problemsiz şəkildə uyğunlaşdırır və beləliklə agent performansına dair ardıcıl və hərtərəfli anlayışlar təmin edir. Belə möhkəm qiymətləndirmənin inteqrasiyası, Xcode Agent Əsaslı Kodlama məqaləsində müzakirə edilənlərə bənzər qabaqcıl agent əsaslı kodlaşdırma iş axınları üçün əsasdır.

Daxili Qiymətləndiricilərlə Agent Keyfiyyətini Qiymətləndirmək

Tapşırıq Funksiyası agentin çıxışını qiymətləndirmə sisteminə effektiv şəkildə yönəltdikdən sonra, növbəti kritik addım agent keyfiyyətinin hansı aspektlərini ölçməkdir. Strands Evals hərtərəfli qiymətləndirmə təklif etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur və bu səbəbdən daxili qiymətləndiricilər dəsti təmin edir. Bunların hər biri AI agentinin performansının və çıxış keyfiyyətinin müxtəlif ölçülərini hədəf almaq və qiymətləndirmək üçün xüsusi olaraq hazırlanmışdır.

Çərçivə agent keyfiyyətinin çoxşaxəli olduğunu başa düşür. Agentin sadəcə mətn yaratması kifayət deyil; bu mətn faydalı, aktual, tutarlı və kontekstinə və ya mənbə materialına sədaqətli olmalıdır. Ənənəvi metrikalar tez-tez bu subyektiv, lakin kritik atributları əhatə edə bilmir. Məhz burada, daha əvvəl qeyd olunan LLM əsaslı qiymətləndiricilərin gücü əvəzolunmaz olur. Böyük dil modellərini hakimlər kimi çıxış etmək üçün istifadə etməklə, Strands Evals mürəkkəb keyfiyyət qiymətləndirmələri edə bilər. Bu LLM-lər agentin cavabını istifadəçi üçün ümumi faydalılığı, məntiqi axını, göstərilən faktlara və ya təlimatlara riayət etməsi və söhbət boyunca tutarlılığı qorumaq qabiliyyəti üçün təhlil edə bilər. Bu ağıllı, incə hökm inkişaf etdiricilərə sadə açar söz uyğunlaşmasından kənara çıxmağa və real dünya ssenarilərində AI agentlərinin effektivliyini və etibarlılığını həqiqətən anlamağa imkan verir.

Nəticə: Strands Evals ilə İstehsalata Hazır AI Agentlərini Təmin Etmək

AI agentlərini konsepsiyadan etibarlı istehsalat yerləşdirməsinə keçirmək, ənənəvi proqram təminatı testlərinin məhdudiyyətlərini aşan mürəkkəb bir qiymətləndirmə strategiyasını tələb edir. Strands Evals məhz bunu təklif edir: AI agentlərinin daxili qeyri-determinizmini və mürəkkəb adaptiv təbiətini qəbul edən praktik, strukturlaşdırılmış bir çərçivə. Qiymətləndirməni Cases vasitəsilə dəqiq müəyyən etməklə, onu Experiments vasitəsilə təşkil etməklə və incə Evaluators—xüsusən də keyfiyyət qiymətləndirməsi üçün LLM-lərlə təchiz edilmiş olanları—tətbiq etməklə, Strands Evals inkişaf etdiricilərə performansı sistematik şəkildə qiymətləndirməyə imkan verir.

Sürətli inkişaf üçün real vaxtlı onlayn qiymətləndirməni və tarixi məlumatların oflayn təhlilini dəstəkləyən Task Functionunun çox yönlülüyü, onun agent həyat dövrü boyunca faydalılığını daha da gücləndirir. Bu hərtərəfli yanaşma, AI agentlərinin yalnız funksional deyil, həm də faydalı, tutarlı və möhkəm olmasını təmin edir, bu da onların kritik istehsalat mühitlərinə uğurlu inteqrasiyası üçün zəruri olan inamı təmin edir. Strands Evals kimi çərçivələrin qəbul edilməsi, bugünkü sürətlə inkişaf edən texnoloji mənzərədə yüksək keyfiyyətli, istehsalata hazır AI agentləri qurmaq, yerləşdirmək və saxlamaq barədə ciddi olan hər kəs üçün vacibdir.

Orijinal mənbə

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evaluating-ai-agents-for-production-a-practical-guide-to-strands-evals/

Tez-tez Verilən Suallar

What fundamental challenge do AI agents pose for traditional software testing methodologies?

AI agents, by their inherent nature, are flexible, adaptive, and highly context-aware, making their outputs non-deterministic. Unlike traditional software where the same input reliably yields the same expected output, AI agents generate natural language responses and make decisions that can vary even with identical inputs. This variability means that conventional assertion-based testing, which relies on precise, predictable outcomes, is inadequate. Agents' ability to use tools, retrieve information, and engage in multi-turn conversations further complicates evaluation, requiring a shift from simple keyword comparisons to nuanced, judgment-based assessments that can handle the fluidity and creativity of AI-driven interactions. This necessitates specialized frameworks like Strands Evals to systematically gauge quality dimensions beyond strict determinism.

How does Strands Evals address the non-deterministic nature of AI agent outputs?

Strands Evals tackles the non-deterministic challenge by introducing a framework centered on judgment-based evaluation, primarily leveraging large language models (LLMs) as evaluators. Instead of relying on strict assertion checks, LLM-based evaluators can make nuanced assessments of qualitative aspects such as helpfulness, coherence, relevance, and faithfulness of agent responses. The framework organizes evaluation into Cases (individual scenarios), Experiments (collections of cases and evaluators), and Evaluators (the judging mechanism), allowing for systematic yet flexible assessment. This approach moves beyond simple string comparisons to understand the subjective quality of agent interactions, ensuring that even varied but valid outputs are correctly recognized as successful.

Explain the core concepts of Strands Evals: Cases, Experiments, and Evaluators.

Strands Evals builds upon three foundational concepts to enable systematic AI agent evaluation. A **Case** serves as the atomic unit of testing, defining a single test scenario. It includes the user input (e.g., a query), optional expected outputs, anticipated tool usage sequences (trajectories), and relevant metadata. An **Experiment** functions as a test suite, bundling multiple Cases together with one or more Evaluators. It orchestrates the entire evaluation process, running the agent against each Case and applying the configured Evaluators. Finally, **Evaluators** act as the 'judges,' assessing the agent's actual output and trajectory against the expectations. Crucially, Strands Evals primarily uses LLM-based Evaluators to make qualitative judgments on attributes like helpfulness and coherence, which are difficult to quantify with traditional assertion methods, providing a flexible yet rigorous assessment.

What is the purpose of the Task Function in Strands Evals, and how do online and offline evaluation differ?

The Task Function in Strands Evals is a critical callable component that bridges your AI agent's execution environment with the evaluation system. Its purpose is to receive a Case (a test scenario) and return the agent's results (output and execution trace) in a format suitable for evaluation. This function enables two distinct patterns: **Online Evaluation** involves invoking your agent live during the evaluation run. Here, the Task Function creates an agent, feeds it the case input, and captures its real-time response and execution trace. This is ideal for development, testing immediate changes, or integrating into CI/CD pipelines. In contrast, **Offline Evaluation** works with historical data. The Task Function retrieves previously recorded agent traces from logs or databases, parsing them into the expected format. This is highly effective for analyzing production traffic, performing historical performance analysis, or comparing different agent versions against consistent real-world interactions, offering flexibility without requiring live agent invocation.

Why are LLM-based evaluators crucial for assessing AI agents effectively?

LLM-based evaluators are crucial because they overcome the limitations of traditional, assertion-based testing when assessing AI agents. Agents often produce natural language outputs and make context-dependent decisions, meaning there isn't always one single 'correct' answer that can be checked with a simple string comparison. LLM-based evaluators, leveraging their understanding of language and context, can make nuanced judgments about subjective qualities such as a response's helpfulness, coherence, relevance, or faithfulness to source material. They can discern whether an agent's varied but valid output still meets user goals or maintains context across multi-turn conversations. This capability is essential for systematically measuring the qualitative dimensions of agent performance that are vital for real-world utility and user satisfaction, ensuring agents are not only factually accurate but also user-friendly and effective.

Xəbərdar olun

Ən son AI xəbərlərini e-poçtunuza alın.

Paylaş