Оценка на AI агенти: Strands Evals за готовност за внедряване в реална среда

Експериментът действа като тестов пакет, оркестриращ целия процес на оценка. Той обединява множество Казуси и един или повече конфигурирани Оценители. По време на изпълнението на оценката, Експериментът взема всеки Казус, подава входа му на вашия AI агент, събира отговора на агента и трасирането на изпълнението, след което предава тези резултати на назначените Оценители за точкуване. Тази абстракция гарантира, че оценката е систематична и повтаряема в рамките на определен набор от сценарии.

И накрая, Оценителите са съдиите в тази система. Те щателно изследват какво е произвел вашият агент – неговия действителен изход и неговата оперативна траектория – и ги сравняват с това, което е било очаквано или желано. За разлика от простите проверки на твърдения, оценителите на Strands Evals са предимно LLM-базирани. Това е критично разграничение; чрез използване на езикови модели, оценителите могат да правят сложни, нюансирани преценки за качества като релевантност, полезност, кохерентност и достоверност – атрибути, които е невъзможно да се оценят точно само със сравнения на низове. Тази гъвкава, но строга способност за преценка е от централно значение за ефективната оценка на AI агенти за внедряване в реална среда.

Функцията за Задача: Свързване на изпълнението на агента и оценката

За да интегрирате вашия AI агент с рамката Strands Evals, се използва ключов компонент, известен като Функция за Задача (Task Function). Тази извикваема функция служи като мост, получавайки обект Case и връщайки резултатите от изпълнението на този конкретен казус през вашата агентна система. Този интерфейс е силно гъвкав, поддържащ два фундаментално различни модела на оценка: онлайн и офлайн. За повече информация относно подготовката на AI агенти за практическо внедряване, проучете Операционализиране на агентния AI Част 1: Ръководство за заинтересовани страни.

Онлайн оценката включва извикване на вашия AI агент в реално време по време на изпълнението на оценката. Функцията за Задача динамично създава екземпляр на агент, изпраща входа на казуса, улавя отговора на агента на живо и записва трасирането на изпълнението му. Този модел е безценен по време на фазата на разработка, осигурявайки незабавна обратна връзка за промените и е от съществено значение за тръбопроводите за непрекъсната интеграция и доставка (CI/CD), където поведението на агента трябва да бъде проверено преди внедряване. Той гарантира, че производителността на агента се оценява в неговото действително оперативно състояние.

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
    }

Обратно, офлайн оценката работи с исторически данни. Вместо да инициира агент на живо, Функцията за Задача извлича предварително записани следи от взаимодействия от източници като дневници, бази данни или системи за наблюдаемост. След това тя анализира тези исторически следи във формат, очакван от оценителите, позволявайки тяхната преценка. Този подход е изключително ефективен за оценка на производствен трафик, извършване на исторически анализи на производителността или сравняване на различни версии на агенти спрямо постоянен набор от реални потребителски взаимодействия, без да се налагат изчислителни разходи за повторно изпълнение на агента на живо. Той е особено полезен за ретроспективен анализ и оценки на големи набори от данни.

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
    }

Независимо дали тествате нововъведен агент или преглеждате месеци на производствени данни, същите мощни оценители и стабилна инфраструктура за отчитане в Strands Evals са приложими. Функцията за Задача абстрахира източника на данни, адаптирайки го безпроблемно към системата за оценка, като по този начин предоставя последователни и изчерпателни прозрения за производителността на агента. Интегрирането на такава стабилна оценка е ключово за усъвършенствани работни процеси за агентийно кодиране, подобни на тези, обсъдени в Агентийно кодиране в Xcode.

Оценка на качеството на агента с вградени оценители

След като Функцията за Задача ефективно канализира изхода на агента към системата за оценка, следващата решаваща стъпка е да се определи кои аспекти от качеството на агента да се измерят. Strands Evals е проектиран да предлага цялостна оценка и като такъв предоставя набор от вградени оценители. Всеки от тях е специално проектиран да таргетира и оценява различни измерения на производителността и качеството на изхода на AI агента.

Рамката разбира, че качеството на агента е многостранно. Не е достатъчно агентът просто да произвежда текст; този текст трябва да бъде полезен, релевантен, кохерентен и верен на своя контекст или изходен материал. Традиционните метрики често не успяват да уловят тези субективни, но критични атрибути. Именно тук силата на LLM-базираните оценители, споменати по-рано, става незаменима. Като използват самите големи езикови модели да действат като съдии, Strands Evals може да извършва сложни качествени оценки. Тези LLM могат да анализират отговора на агента за неговата обща полезност за потребителя, неговия логически поток, придържането му към зададени факти или инструкции и способността му да поддържа последователност по време на разговор. Тази интелигентна, нюансирана преценка позволява на разработчиците да надхвърлят простото съвпадение на ключови думи и наистина да разберат ефективността и надеждността на своите AI агенти в сценарии от реалния свят.

Заключение: Осигуряване на AI агенти, готови за внедряване в реална среда, със Strands Evals

Преместването на AI агентите от концептуализация към надеждно внедряване в реална среда изисква сложна стратегия за оценка, която надхвърля ограниченията на традиционното тестване на софтуер. Strands Evals предлага точно това: практическа, структурирана рамка, която признава присъщата недетерминираност и сложната адаптивна природа на AI агентите. Чрез ясно дефиниране на оценката чрез Cases, оркестрирането ѝ чрез Experiments и прилагането на нюансирани Evaluators – особено тези, задвижвани от LLM за качествена преценка – Strands Evals позволява на разработчиците систематично да оценяват производителността.

Гъвкавостта на неговата Task Function, поддържаща както онлайн оценка в реално време за бърза разработка, така и офлайн анализ на исторически данни, допълнително утвърждава нейната полезност през жизнения цикъл на агента. Този всеобхватен подход гарантира, че AI агентите са не само функционални, но и полезни, кохерентни и стабилни, осигурявайки необходимата увереност за успешното им интегриране в критични производствени среди. Приемането на рамки като Strands Evals е от съществено значение за всеки, който сериозно се отнася към изграждането, внедряването и поддържането на висококачествени AI агенти, готови за внедряване в реална среда, в днешния бързо развиващ се технологичен пейзаж.

Оригинален източник

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

Често задавани въпроси

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.

Бъдете информирани

Получавайте последните AI новини по имейл.

Сподели