Pagsusuri ng AI Agent: Strands Evals para sa Kahandaan sa Produksyon

Ang Pagbabago ng Paradigma: Pagsusuri ng mga Ahente ng AI para sa Produksyon

Habang ang mga ahente ng artificial intelligence ay lumilipat mula sa mga experimental na prototype patungo sa mga kritikal na bahagi sa mga production system, isang pangunahing hamon ang lumalabas: paano natin mapagkakatiwalaang masusuri ang kanilang pagganap at masisiguro ang kanilang kahandaan para sa pagde-deploy sa totoong mundo? Ang tradisyonal na metodolohiya ng pagsubok ng software, na binuo sa premise ng deterministic na input na nagbibigay ng deterministic na output, ay nabibigo kapag nahaharap sa dinamiko, adaptive, at context-aware na katangian ng mga ahente ng AI. Ang mga sopistikadong sistemang ito ay idinisenyo upang bumuo ng natural na wika, gumawa ng kumplikadong desisyon, at matuto pa, na nagreresulta sa magkakaibang output kahit mula sa magkaparehong input. Ang likas na flexibility na ito, bagaman makapangyarihan, ay nagiging isang mahirap na gawain ang sistematikong paniniguro sa kalidad.

Ang pangangailangan para sa isang matatag at adaptive na balangkas ng pagsusuri ay napakahalaga. Dahil dito, ang mga developer at mananaliksik ay bumabaling sa mga espesyal na tool na kayang yakapin ang di-deterministic na katangian ng mga ahente ng AI habang nagbibigay pa rin ng mahigpit at nauulit na pagtatasa. Isa sa mga makapangyarihang solusyon ay ang Strands Evals, isang structured na balangkas na idinisenyo upang mapadali ang sistematikong pagsusuri ng mga ahente ng AI, lalo na ang mga binuo gamit ang Strands Agents SDK. Nagbibigay ito ng komprehensibong mga tool, kabilang ang mga espesyal na evaluator, kakayahan sa multi-turn simulation, at detalyadong pag-uulat, na nagpapahintulot sa mga koponan na may kumpiyansa na ilipat ang kanilang mga ahente ng AI sa produksyon.

Bakit Hindi Sapat ang Tradisyonal na Pagsubok para sa mga Adaptive na Ahente ng AI

Ang pangunahing hamon sa pagsusuri ng mga ahente ng AI ay nagmumula sa mismong disenyo nito. Hindi tulad ng isang tipikal na API na nagbabalik ng isang tumpak na istraktura ng data, ang tugon ng isang ahente ng AI sa isang query tulad ng 'Ano ang panahon sa Tokyo?' ay maaaring magkaiba-iba nang malaki. Maaaring iulat nito ang temperatura sa Celsius o Fahrenheit, isama ang humidity at hangin, o marahil ay tumutok lamang sa temperatura. Lahat ng mga pagkakaibang ito ay maaaring ituring na tama at kapaki-pakinabang depende sa konteksto at kagustuhan ng user. Ang tradisyonal na pagsubok na batay sa assertion, na humihingi ng eksaktong pagtutugma sa isang paunang natukoy na output, ay hindi kayang isama ang saklaw na ito ng mga valid na tugon.

Higit pa sa pagbuo lamang ng teksto, ang mga ahente ng AI ay idinisenyo upang kumilos. Gumagamit sila ng mga tool, kumukuha ng impormasyon, at gumagawa ng masalimuot na desisyon sa buong pag-uusap. Ang pagsusuri lamang sa huling output ay nawawala ang mga kritikal na aspeto ng panloob na pagdadahilan at path ng pagpapatupad ng ahente. Natawag ba ang tamang tool? Na-retrieve ba nang tumpak ang impormasyon? Sinunod ba ng ahente ang angkop na trajectory upang makamit ang layunin nito? Ito ang mga tanong na nahihirapan sagutin ng tradisyonal na pagsubok.

Bukod pa rito, ang mga interaksyon ng ahente ay madalas na conversational at multi-turn. Maaaring mahawakan ng isang ahente ang indibidwal na query nang walang kamali-mali ngunit bigong mapanatili ang konteksto o pagkakaugnay-ugnay sa isang matagal na diyalogo. Ang mga naunang tugon ay nakakaimpluwensya sa mga susunod, na lumilikha ng mga kumplikadong pattern ng interaksyon na hindi kayang makuha ng single-turn, isolated na mga pagsubok. Maaaring tumpak sa katotohanan ang isang tugon ngunit hindi kapaki-pakinabang, o kapaki-pakinabang ngunit hindi tapat sa pinagmulan nito. Walang iisang sukatan ang makakayakap sa mga multifaceted na dimensyon ng kalidad na ito. Ang mga katangiang ito ay nangangailangan ng isang pamamaraan ng pagsusuri na nagbibigay-diin sa paghuhusga at nuanced na pag-unawa kaysa sa mahigpit, mekanikal na pagsusuri. Ang pagsusuri na batay sa large language model (LLM) ay lumalabas bilang isang angkop na solusyon, na may kakayahang suriin ang mga katangiang qualitative tulad ng pagiging kapaki-pakinabang, pagkakaugnay-ugnay, at katapatan.

Mga Pangunahing Konsepto ng Strands Evals: Cases, Experiments, at Evaluators

Nagbibigay ang Strands Evals ng isang structured na pamamaraan sa pagsusuri ng ahente na pamilyar sa mga software developer habang umaangkop sa natatanging pangangailangan ng AI. Nagpapakilala ito ng tatlong pangunahing konsepto na gumagana nang magkakasama: Cases, Experiments, at Evaluators. Ang paghihiwalay na ito ng mga isyu ay nagbibigay-daan para sa flexible ngunit mahigpit na pagsubok.

Konsepto	Paglalarawan	Layunin at Papel
Case	Kumakatawan sa isang solong, atomic na senaryo ng pagsubok na may input, opsyonal na inaasahang output/trajectory, at metadata.	Tumutukoy kung ano ang susubukin – isang partikular na interaksyon ng user o layunin ng ahente.
Experiment	Pinagsasama-sama ang maraming Cases sa isa o higit pang Evaluators.	Ino-orchestrate kung paano susubukin, pinapatakbo ang ahente laban sa mga kaso at inilalapat ang paghuhusga.
Evaluator	Hinuhusgahan ang aktwal na output/trajectory ng ahente laban sa mga inaasahan, pangunahing gumagamit ng mga LLM para sa nuanced na pagtatasa.	Nagbibigay ng paghuhusga sa mga dimensyon ng kalidad (pagiging kapaki-pakinabang, pagkakaugnay-ugnay) na lumalaban sa mekanikal na pagsusuri.

Ang isang Case ay ang atomic unit ng pagsusuri, katulad ng isang solong test case sa tradisyonal na unit testing. Kinapapalooban nito ang isang partikular na senaryo na gusto mong hawakan ng iyong ahente. Kasama rito ang input, tulad ng isang query ng user na 'Ano ang panahon sa Paris?', at maaaring opsyonal na tumukoy ng inaasahang output, isang pagkakasunod-sunod ng mga tool o aksyon (kilala bilang trajectory), at anumang nauugnay na metadata. Bawat case ay isang miniature na pagsubok, na nagdedetalye ng isang partikular na sitwasyon para sa iyong ahente.

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"]
)

Ang isang Experiment ay nagsisilbing test suite, na nag-o-orchestrate sa buong proseso ng pagsusuri. Pinagsasama-sama nito ang maraming Cases at isa o higit pang na-configure na Evaluators. Sa panahon ng evaluation run, kinukuha ng Experiment ang bawat Case, pinapakain ang input nito sa iyong ahente ng AI, kinokolekta ang tugon at execution trace ng ahente, at pagkatapos ay ipinapasa ang mga resultang ito sa itinalagang Evaluators para sa pagmamarka. Tinitiyak ng abstraction na ito na ang pagsusuri ay sistematiko at nauulit sa isang tinukoy na hanay ng mga senaryo.

Sa wakas, ang mga Evaluators ang mga hukom sa sistemang ito. Masusing sinusuri nila kung ano ang ginawa ng iyong ahente—ang aktwal nitong output at ang operational trajectory nito—at inihahambing ang mga ito sa kung ano ang inaasahan o nais. Hindi tulad ng simpleng assertion checks, ang mga evaluator ng Strands Evals ay pangunahing LLM-based. Ito ay isang kritikal na pagkakaiba; sa pamamagitan ng paggamit ng mga language model, ang mga evaluator ay maaaring gumawa ng sopistikado, nuanced na paghuhusga sa mga katangian tulad ng kaugnayan, pagiging kapaki-pakinabang, pagkakaugnay-ugnay, at katapatan—mga attribute na imposibleng masuri nang tumpak sa simpleng paghahambing ng string. Ang flexible ngunit mahigpit na kakayahan sa paghuhusgang ito ay sentral sa epektibong pagsusuri ng mga ahente ng AI para sa produksyon.

Ang Task Function: Pag-uugnay ng Pagpapatupad ng Ahente at Pagsusuri

Upang isama ang iyong ahente ng AI sa balangkas ng Strands Evals, ginagamit ang isang mahalagang bahagi na kilala bilang Task Function. Ang callable function na ito ay nagsisilbing tulay, tumatanggap ng isang Case object at nagbabalik ng mga resulta ng pagpapatakbo ng partikular na case na iyon sa pamamagitan ng iyong agent system. Ang interface na ito ay lubos na flexible, sumusuporta sa dalawang pundamental na magkaibang pattern ng pagsusuri: online at offline. Para sa higit pang kaalaman sa paghahanda ng mga ahente ng AI para sa praktikal na pagde-deploy, tuklasin ang Operationalizing Agentic AI Part 1: Gabay ng Isang Stakeholder.

Ang Online evaluation ay nagsasangkot ng pagtawag sa iyong ahente ng AI sa real-time sa panahon ng evaluation run. Ang Task Function ay dynamic na lumilikha ng isang agent instance, nagpapadala ng input ng case, kinukuha ang live na tugon ng ahente, at itinatala ang execution trace nito. Ang pattern na ito ay napakahalaga sa panahon ng development phase, nagbibigay ng agarang feedback sa mga pagbabago, at mahalaga para sa continuous integration at delivery (CI/CD) pipelines kung saan kailangang ma-verify ang gawi ng ahente bago i-deploy. Tinitiyak nito na ang pagganap ng ahente ay sinusuri sa aktwal nitong operational state.

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
    }

Sa kabaligtaran, ang offline evaluation ay gumagana sa historical na data. Sa halip na simulan ang isang live na ahente, kinukuha ng Task Function ang mga naunang naitalang interaction trace mula sa mga pinagmulan tulad ng logs, database, o observability systems. Pagkatapos ay pinaparami nito ang mga historical na trace na ito sa format na inaasahan ng mga evaluator, na nagbibigay-daan sa kanilang paghuhusga. Ang pamamaraang ito ay lubos na epektibo para sa pagsusuri ng production traffic, pagsasagawa ng historical performance analysis, o paghahambing ng iba't ibang bersyon ng ahente laban sa isang pare-parehong hanay ng mga real user interaction nang hindi nagkakaroon ng computational cost ng muling pagpapatakbo ng ahente nang live. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang para sa retrospective analysis at large-scale dataset evaluations.

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
    }

Anuman ang sinusubukan mong bagong ipinatupad na ahente o sinusuri ang mga buwan ng data ng produksyon, ang parehong makapangyarihang evaluator at matatag na imprastraktura ng pag-uulat sa loob ng Strands Evals ay naaangkop. Ina-abstract ng Task Function ang pinagmulan ng data, iniaakma ito nang walang putol sa evaluation system, sa gayon ay nagbibigay ng pare-pareho at komprehensibong pananaw sa pagganap ng ahente. Ang pagsasama ng gayong matatag na pagsusuri ay susi para sa advanced na agentic coding workflows, katulad ng mga tinalakay sa Xcode Agentic Coding.

Pagtatasa ng Kalidad ng Ahente gamit ang Built-in na mga Evaluator

Sa mabisang pagdadaan ng output ng ahente sa evaluation system sa pamamagitan ng Task Function, ang susunod na kritikal na hakbang ay ang pagtukoy kung anong mga aspeto ng kalidad ng ahente ang susukatin. Ang Strands Evals ay idinisenyo upang magbigay ng komprehensibong pagtatasa, at bilang ganoon, nagbibigay ito ng isang suite ng mga built-in na evaluator. Ang bawat isa sa mga ito ay partikular na idinisenyo upang targetin at suriin ang iba't ibang dimensyon ng pagganap at kalidad ng output ng isang ahente ng AI.

Nauunawaan ng balangkas na ang kalidad ng ahente ay multi-faceted. Hindi sapat na ang isang ahente ay gumawa lamang ng teksto; ang tekstong iyon ay dapat na kapaki-pakinabang, may kaugnayan, magkakaugnay, at tapat sa konteksto o pinagmulang materyal nito. Madalas na bigo ang tradisyonal na metrics na makuha ang mga subjective ngunit kritikal na katangiang ito. Dito mismo nagiging kailangan ang kapangyarihan ng mga LLM-based na evaluator, na nabanggit kanina. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga large language model mismo upang kumilos bilang mga hukom, ang Strands Evals ay maaaring magsagawa ng mga sopistikadong qualitative na pagtatasa. Maaaring suriin ng mga LLM na ito ang tugon ng isang ahente para sa pangkalahatang utility nito sa user, ang lohikal na daloy nito, ang pagsunod nito sa tinukoy na mga katotohanan o tagubilin, at ang kakayahan nitong mapanatili ang pagkakapare-pareho sa isang pag-uusap. Ang matalino, nuanced na paghuhusgang ito ay nagbibigay-daan sa mga developer na lumampas sa simpleng pagtutugma ng keyword at tunay na maunawaan ang pagiging epektibo at pagiging maaasahan ng kanilang mga ahente ng AI sa totoong mundo.

Konklusyon: Pagtitiyak ng mga AI Agent na Handa sa Produksyon gamit ang Strands Evals

Ang paglipat ng mga ahente ng AI mula sa konseptwalisasyon tungo sa maaasahang production deployment ay nangangailangan ng isang sopistikadong diskarte sa pagsusuri na lumalampas sa mga limitasyon ng tradisyonal na pagsubok ng software. Ang Strands Evals ay nag-aalok ng eksakto nito: isang praktikal, structured na balangkas na kumikilala sa likas na di-determinismo at kumplikadong adaptive na katangian ng mga ahente ng AI. Sa pamamagitan ng malinaw na pagtukoy sa pagsusuri sa pamamagitan ng Cases, pag-o-orchestrate nito sa pamamagitan ng Experiments, at paglalapat ng nuanced na Evaluators—lalo na ang mga pinapagana ng LLMs para sa qualitative na paghuhusga—binibigyang-daan ng Strands Evals ang mga developer na sistematikong suriin ang pagganap. Ang versatility ng Task Function nito, na sumusuporta sa real-time na online evaluation para sa mabilis na pag-unlad at offline analysis ng historical na data, ay lalo pang nagpapatatag sa utility nito sa buong lifecycle ng ahente. Tinitiyak ng komprehensibong pamamaraang ito na ang mga ahente ng AI ay hindi lamang gumagana kundi pati na rin kapaki-pakinabang, magkakaugnay, at matatag, na nagbibigay ng kumpiyansa na kinakailangan para sa kanilang matagumpay na integrasyon sa mga kritikal na production environment. Ang paggamit ng mga balangkas tulad ng Strands Evals ay mahalaga para sa sinumang seryoso sa pagbuo, pagde-deploy, at pagpapanatili ng mataas na kalidad, production-ready na mga ahente ng AI sa mabilis na umuunlad na teknolohikal na landscape ngayon.

Orihinal na pinagmulan

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

Mga Karaniwang Tanong

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.

Manatiling Updated

Kunin ang pinakabagong AI news sa iyong inbox.

I-share