Evaluering af AI-agenter: Strands Evals for Produktionsklarhed

Et Experiment fungerer som testpakken, der orkestrerer hele evalueringsprocessen. Det samler flere Cases og en eller flere konfigurerede Evaluators. Under en evalueringskørsel tager Experimentet hver Case, fører dens input til din AI-agent, indsamler agentens respons og eksekveringssporing og sender derefter disse resultater til de tildelte Evaluators til scoring. Denne abstraktion sikrer, at evalueringen er systematisk og gentagelig på tværs af et defineret sæt scenarier.

Endelig er Evaluators dommerne i dette system. De undersøger omhyggeligt, hvad din agent har produceret – dens faktiske output og dens operationelle bane – og sammenligner disse med, hvad der var forventet eller ønsket. I modsætning til simple assertionskontrol er Strands Evals' evaluatorer overvejende LLM-baserede. Dette er en kritisk forskel; ved at udnytte sprogmodeller kan evaluatorer foretage sofistikerede, nuancerede vurderinger af kvaliteter som relevans, hjælpsomhed, sammenhæng og trofasthed – attributter, der er umulige at vurdere nøjagtigt med blot strengsammenligninger. Denne fleksible, men strenge vurderingsevne er central for effektivt at evaluere AI-agenter til produktion.

Task Function: Broen mellem agenteksekvering og evaluering

For at integrere din AI-agent med Strands Evals-rammeværket anvendes en afgørende komponent kendt som Task Function. Denne 'callable' funktion fungerer som broen, der modtager et Case-objekt og returnerer resultaterne af at køre den specifikke case gennem dit agentsystem. Denne grænseflade er meget fleksibel og understøtter to fundamentalt forskellige evalueringsmønstre: online og offline. For mere indsigt i forberedelsen af AI-agenter til praktisk implementering, udforsk Operationalisering af Agentisk AI Del 1: En interessenters guide.

Online evaluering involverer at kalde din AI-agent i realtid under evalueringskørslen. Task Function opretter dynamisk en agentinstans, sender casens input, fanger agentens live respons og registrerer dens eksekveringssporing. Dette mønster er uvurderligt under udviklingsfasen, da det giver øjeblikkelig feedback på ændringer, og er essentielt for continuous integration and delivery (CI/CD)-pipelines, hvor agentens adfærd skal verificeres før implementering. Det sikrer, at agentens ydeevne vurderes i dens faktiske operationelle tilstand.

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
    }

Omvendt arbejder offline evaluering med historiske data. I stedet for at starte en live agent, henter Task Function tidligere registrerede interaktionsspor fra kilder som logs, databaser eller observerbarhedssystemer. Den parser derefter disse historiske spor til det format, der forventes af evaluatorerne, hvilket muliggør deres bedømmelse. Denne tilgang er yderst effektiv til evaluering af produktionstrafik, udførelse af historiske ydeevneanalyser eller sammenligning af forskellige agentversioner mod et konsistent sæt virkelige brugerinteraktioner uden at pådrage sig de beregningsmæssige omkostninger ved at genkøre agenten live. Den er især nyttig til retrospektiv analyse og storskala datasæts evalueringer.

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
    }

Uanset om du tester en nyimplementeret agent eller gransker måneders produktionsdata, er de samme kraftfulde evaluatorer og robuste rapporteringsinfrastruktur inden for Strands Evals anvendelige. Task Function abstraherer datakilden og tilpasser den problemfrit til evalueringssystemet, og giver derved konsekvent og omfattende indsigt i agentens ydeevne. Integrering af en sådan robust evaluering er nøglen til avancerede agentiske kodningsarbejdsgange, svarende til dem, der diskuteres i Xcode Agentisk Kodning.

Vurdering af agentkvalitet med indbyggede evaluatorer

Med Task Function, der effektivt kanaliserer agentens output til evalueringssystemet, er det næste afgørende skridt at bestemme, hvilke aspekter af agentkvaliteten der skal måles. Strands Evals er designet til at tilbyde en omfattende vurdering, og som sådan leverer det en pakke af indbyggede evaluatorer. Hver af disse er specifikt konstrueret til at målrette og vurdere forskellige dimensioner af en AI-agents ydeevne og outputkvalitet.

Rammeværket forstår, at agentkvalitet er mangefacetteret. Det er ikke nok, at en agent blot producerer tekst; denne tekst skal være hjælpsom, relevant, sammenhængende og tro mod sin kontekst eller kildemateriale. Traditionelle målinger formår ofte ikke at fange disse subjektive, men kritiske attributter. Det er præcis her, at kraften i LLM-baserede evaluatorer, som nævnt tidligere, bliver uundværlig. Ved at udnytte store sprogmodeller til selv at fungere som dommere, kan Strands Evals udføre sofistikerede kvalitative vurderinger. Disse LLM'er kan analysere en agents respons for dens samlede nytteværdi for brugeren, dens logiske flow, dens overholdelse af specificerede fakta eller instruktioner og dens evne til at opretholde konsistens på tværs af en samtale. Denne intelligente, nuancerede bedømmelse giver udviklere mulighed for at bevæge sig ud over simpel søgeordssammenligning og virkelig forstå effektiviteten og pålideligheden af deres AI-agenter i virkelige scenarier.

Konklusion: Sikring af produktionsklare AI-agenter med Strands Evals

At flytte AI-agenter fra konceptualisering til pålidelig produktionsimplementering kræver en sofistikeret evalueringsstrategi, der overskrider begrænsningerne ved traditionel softwaretest. Strands Evals tilbyder netop dette: et praktisk, struktureret rammeværk, der anerkender AI-agenters iboende ikke-determinisme og komplekse adaptive natur. Ved tydeligt at definere evaluering gennem Cases, orkestrere den via Experiments og anvende nuancerede Evaluators – især dem drevet af LLM'er til kvalitativ bedømmelse – muliggør Strands Evals, at udviklere systematisk kan vurdere ydeevnen.

Alsidigheden af dens Task Function, der understøtter både realtids online evaluering for hurtig udvikling og offline analyse af historiske data, styrker yderligere dens anvendelighed på tværs af agentens livscyklus. Denne omfattende tilgang sikrer, at AI-agenter ikke kun er funktionelle, men også hjælpsomme, sammenhængende og robuste, hvilket giver den nødvendige tillid til deres succesfulde integration i kritiske produktionsmiljøer. Vedtagelse af rammeværker som Strands Evals er afgørende for enhver, der er seriøs med hensyn til at bygge, implementere og vedligeholde højkvalitets, produktionsklare AI-agenter i nutidens hurtigt udviklende teknologiske landskab.