הערכת סוכני AI: Strands Evals למוכנות לפריסה בסביבת פרודקשן

שינוי הפרדיגמה: הערכת סוכני AI לפריסה בפרודקשן

ככל שסוכני בינה מלאכותית (AI) עוברים מאב טיפוס ניסיוניים לרכיבים קריטיים במערכות פרודקשן, עולה אתגר מהותי: כיצד אנו מעריכים באופן מהימן את ביצועיהם ומבטיחים את מוכנותם לפריסה בעולם האמיתי? מתודולוגיות בדיקות תוכנה מסורתיות, הבנויות על ההנחה של קלטים דטרמיניסטיים המניבים פלטים דטרמיניסטיים, אינן מספיקות כאשר הן מתמודדות עם האופי הדינמי, המסתגל והמודע להקשר של סוכני AI. מערכות מתוחכמות אלו מתוכננות לייצר שפה טבעית, לקבל החלטות מורכבות, ואף ללמוד, מה שמוביל לפלטים מגוונים גם מקלטים זהים. גמישות מובנית זו, על אף עוצמתה, הופכת את אבטחת האיכות השיטתית למשימה קשה.

הצורך במסגרת הערכה חזקה ומסתגלת הוא עליון. מתוך הכרה בכך, מפתחים וחוקרים פונים לכלים מיוחדים שיכולים לאמץ את התכונות הלא דטרמיניסטיות של סוכני AI, תוך מתן הערכות קפדניות וניתנות לחזרה. פתרון עוצמתי כזה הוא Strands Evals, מסגרת מובנית שתוכננה להקל על הערכה שיטתית של סוכני AI, במיוחד אלה שנבנו עם Strands Agents SDK. היא מספקת כלים מקיפים, כולל מעריכים מיוחדים, יכולות סימולציה מרובות-פניות, ודיווח מפורט, המאפשרים לצוותים להעביר בביטחון את סוכני ה-AI שלהם לפרודקשן.

מדוע בדיקות מסורתיות אינן מספיקות עבור סוכני AI מסתגלים

האתגר המרכזי בהערכת סוכני AI נובע מעצם תכנונם. בניגוד ל-API טיפוסי שמחזיר מבנה נתונים מדויק, תגובת סוכן AI לשאילתה כמו 'איך מזג האוויר בטוקיו?' יכולה להשתנות באופן לגיטימי ומשמעותי. הוא עשוי לדווח על טמפרטורה בצלזיוס או פרנהייט, לכלול לחות ורוח, או אולי להתמקד רק בטמפרטורה. כל הווריאציות הללו יכולות להיחשב נכונות ומועילות בהתאם להקשר ולהעדפת המשתמש. בדיקות מסורתיות מבוססות-אימות, הדורשות התאמה מדויקת לפלט מוגדר מראש, פשוט אינן יכולות להתחשב בטווח רחב זה של תגובות תקפות.

מעבר ליצירת טקסט בלבד, סוכני AI מתוכננים לבצע פעולות. הם משתמשים בכלים, מאחזרים מידע, ומקבלים החלטות מורכבות לאורך שיחה. הערכת הפלט הסופי בלבד מחמיצה היבטים קריטיים של ההיגיון הפנימי של הסוכן ונתיב הביצוע שלו. האם הכלי הנכון הופעל? האם המידע אוחזר בצורה מדויקת? האם הסוכן פעל בנתיב מתאים להשגת מטרתו? אלו שאלות שבדיקות מסורתיות מתקשות לענות עליהן.

יתר על כן, אינטראקציות של סוכנים הן לרוב שיחתיות ומרובות-פניות. סוכן עשוי לטפל בשאילתות בודדות ללא רבב, אך ייכשל בשמירה על הקשר או קוהרנטיות לאורך דיאלוג ממושך. תגובות קודמות משפיעות על תגובות מאוחרות יותר, ויוצרות דפוסי אינטראקציה מורכבים שבדיקות חד-פעמיות ומבודדות אינן יכולות ללכוד. תגובה עשויה להיות מדויקת עובדתית אך לא מועילה, או מועילה אך לא נאמנה למקור שלה. אף מדד יחיד אינו יכול להקיף את מימדי האיכות הרב-גוניים הללו. מאפיינים אלו מחייבים גישת הערכה המדגישה שיפוט והבנה ניואנסית על פני בדיקות נוקשות ומכניות. הערכה מבוססת מודלי שפה גדולים (LLM) מופיעה כפתרון מתאים, המסוגל להעריך תכונות איכותיות כגון מידת העזרה, קוהרנטיות ונאמנות.

מושגי הליבה של Strands Evals: Cases, Experiments, ו-Evaluators

Strands Evals מספקת גישה מובנית להערכת סוכנים שמרגישה מוכרת למפתחי תוכנה, תוך התאמה לדרישות הייחודיות של AI. היא מציגה שלושה מושגי יסוד הפועלים בסינרגיה: Cases, Experiments, ו-Evaluators. הפרדת תחומי אחריות זו מאפשרת בדיקות גמישות אך קפדניות.

מושג	תיאור	מטרה ותפקיד
Case	מייצג תרחיש בדיקה אטומי ויחיד עם קלט, פלט/מסלול צפוי אופציונלי, ומטא-דאטה.	מגדיר מה לבדוק – אינטראקציה ספציפית של משתמש או מטרה של הסוכן.
Experiment	מקבץ מספר Cases עם Evaluator אחד או יותר.	מתזמר כיצד לבדוק, מריץ את הסוכן מול מקרים ומיישם שיפוט.
Evaluator	שופט את הפלט/מסלול בפועל של הסוכן אל מול הציפיות, תוך שימוש בעיקר ב-LLMs להערכה ניואנסית.	מספק שיפוט על מימדי איכות (מידת העזרה, קוהרנטיות) שמתנגדים לבדיקות מכניות.

Case היא יחידת ההערכה האטומית, בדומה למקרה בדיקה יחיד בבדיקות יחידה מסורתיות. היא עוטפת תרחיש ספציפי שברצונך שהסוכן שלך יטפל בו. זה כולל את הקלט, כגון שאילתת משתמש כמו “איך מזג האוויר בפריז?”, ויכולה להגדיר באופן אופציונלי פלטים צפויים, רצף של כלים או פעולות (הידוע כמסלול), וכל מטא-דאטה רלוונטי. כל case הוא בדיקה מיניאטורית, המפרטת מצב מסוים אחד עבור הסוכן שלך.

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"]
)

Experiment משמש כחבילת הבדיקות, המתזמר את כל תהליך ההערכה. הוא מאגד מספר Cases ו-Evaluator אחד או יותר שהוגדרו. במהלך הרצת הערכה, ה-Experiment לוקח כל Case, מזין את הקלט שלו לסוכן ה-AI שלך, אוסף את תגובת הסוכן ואת עקבת הביצוע שלו, ולאחר מכן מעביר תוצאות אלו ל-Evaluators שהוקצו לצורך ניקוד. הפשטה זו מבטיחה שההערכה תהיה שיטתית וניתנת לחזרה על פני סט תרחישים מוגדר.

לבסוף, Evaluators הם השופטים במערכת זו. הם בוחנים בקפדנות את מה שהסוכן שלך הפיק – את הפלט בפועל ואת מסלול הפעולה שלו – ומשווים אותם למה שצופה או רצוי. בניגוד לבדיקות אימות פשוטות, ה-Evaluators של Strands Evals מבוססים בעיקר על LLM. זהו הבדל קריטי; על ידי מינוף מודלי שפה, Evaluators יכולים לבצע שיפוטים מתוחכמים וניואנסיים על תכונות כמו רלוונטיות, מידת עזרה, קוהרנטיות ונאמנות – תכונות שאינן ניתנות להערכה מדויקת באמצעות השוואות מחרוזות בלבד. יכולת שיפוט גמישה אך קפדנית זו היא מרכזית להערכה יעילה של סוכני AI לפרודקשן.

ה-Task Function: גישור בין ביצוע סוכן והערכה

כדי לשלב את סוכן ה-AI שלך עם מסגרת Strands Evals, נעשה שימוש ברכיב קריטי המכונה Task Function. פונקציה זו, הניתנת לקריאה, משמשת כגשר, מקבלת אובייקט Case ומחזירה את תוצאות הרצת המקרה הספציפי הזה דרך מערכת הסוכן שלך. ממשק זה גמיש ביותר, ותומך בשני דפוסי הערכה שונים באופן מהותי: מקוון ולא מקוון. לתובנות נוספות על הכנת סוכני AI לפריסה מעשית, עיין בהפעלת AI סוכני חלק 1: מדריך לבעלי עניין.

הערכה מקוונת (Online evaluation) כרוכה בהפעלת סוכן ה-AI שלך בזמן אמת במהלך הרצת ההערכה. ה-Task Function יוצר באופן דינמי מופע של סוכן, שולח את קלט המקרה, לוכד את תגובת הסוכן בזמן אמת, ומתעד את עקבת הביצוע שלו. דפוס זה בעל ערך רב בשלב הפיתוח, מספק משוב מיידי על שינויים, וחיוני עבור צינורות אינטגרציה רציפה ואספקה (CI/CD) שבהם התנהגות הסוכן צריכה להיבדק לפני הפריסה. הוא מבטיח שביצועי הסוכן מוערכים במצב הפעולה בפועל שלו.

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
    }

לעומת זאת, הערכה לא מקוונת (Offline evaluation) פועלת עם נתונים היסטוריים. במקום להפעיל סוכן חי, ה-Task Function מאחזר עקבות אינטראקציה שהוקלטו בעבר ממקורות כגון יומנים, מסדי נתונים, או מערכות ניטור. לאחר מכן הוא מנתח את העקבות ההיסטוריים הללו לפורמט הצפוי על ידי המעריכים, ומאפשר את שיפוטם. גישה זו יעילה ביותר להערכת תעבורת פרודקשן, ביצוע ניתוחי ביצועים היסטוריים, או השוואת גרסאות סוכן שונות מול סט עקבי של אינטראקציות משתמש אמיתיות מבלי לגרום לעלות חישובית של הרצת הסוכן מחדש בזמן אמת. היא שימושית במיוחד לניתוח רטרוספקטיבי ולהערכות של מערכי נתונים בקנה מידה גדול.

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
    }

ללא קשר לשאלה האם אתה בודק סוכן חדש שיושם או בוחן בקפדנות חודשים של נתוני פרודקשן, אותם מעריכים עוצמתיים ותשתית דיווח חזקה בתוך Strands Evals ישימים. ה-Task Function מפשט את מקור הנתונים, ומתאים אותו בצורה חלקה למערכת ההערכה, ובכך מספק תובנות עקביות ומקיפות לגבי ביצועי הסוכן. שילוב הערכה חזקה כזו הוא המפתח לזרימות עבודה מתקדמות של קידוד סוכני, בדומה לאלה שנדונו בקידוד סוכני Xcode.

הערכת איכות סוכן עם Evaluators מובנים

כאשר ה-Task Function מתעל את פלט הסוכן למערכת ההערכה ביעילות, השלב הבא והקריטי הוא לקבוע אילו היבטים של איכות הסוכן למדוד. Strands Evals תוכננה להציע הערכה מקיפה, וככזו, היא מספקת חבילת Evaluators מובנים. כל אחד מהם תוכנן במיוחד לכוון ולהעריך מימדים שונים של ביצועי סוכן AI ואיכות הפלט שלו.

המסגרת מבינה שאיכות הסוכן היא רב-גונית. לא מספיק שסוכן רק ייצר טקסט; הטקסט הזה חייב להיות מועיל, רלוונטי, קוהרנטי, ונאמן להקשר או לחומר המקור שלו. מדדים מסורתיים נכשלים לעיתים קרובות בלכידת תכונות סובייקטיביות אך קריטיות אלו. בדיוק כאן הופך הכוח של Evaluators מבוססי LLM, שהוזכרו קודם לכן, לחיוני. על ידי מינוף מודלי שפה גדולים עצמם לשמש כשופטים, Strands Evals יכולה לבצע הערכות איכותיות מתוחכמות. LLMs אלה יכולים לנתח את תגובת הסוכן מבחינת תועלתה הכוללת למשתמש, זרימתה ההגיונית, עמידתה בעובדות או הוראות שצוינו, ויכולתה לשמור על עקביות לאורך שיחה. שיפוט אינטליגנטי וניואנסי זה מאפשר למפתחים לחרוג מהתאמת מילות מפתח פשוטה ולהבין באמת את האפקטיביות והאמינות של סוכני ה-AI שלהם בתרחישים בעולם האמיתי.

מסקנה: הבטחת סוכני AI מוכנים לפרודקשן עם Strands Evals

העברת סוכני AI מהתפיסה לפריסת פרודקשן אמינה דורשת אסטרטגיית הערכה מתוחכמת שחורגת ממגבלות בדיקות התוכנה המסורתיות. Strands Evals מציעה בדיוק את זה: מסגרת מעשית ומובנית המכירה באופי הלא-דטרמיניסטי המובנה ובאופי ההסתגלות המורכב של סוכני AI. על ידי הגדרה ברורה של הערכה באמצעות Cases, תיזמורה באמצעות Experiments, ויישום Evaluators ניואנסים – במיוחד אלה המופעלים על ידי LLMs לשיפוט איכותי – Strands Evals מאפשרת למפתחים להעריך ביצועים באופן שיטתי.

הגמישות של ה-Task Function שלה, התומכת הן בהערכה מקוונת בזמן אמת לפיתוח מהיר והן בניתוח לא מקוון של נתונים היסטוריים, מחזקת עוד יותר את תועלתה לאורך מחזור החיים של הסוכן. גישה מקיפה זו מבטיחה שסוכני AI אינם רק פונקציונליים אלא גם מועילים, קוהרנטיים וחזקים, ומספקת את הביטחון הדרוש לשילובם המוצלח בסביבות פרודקשן קריטיות. אימוץ מסגרות כמו Strands Evals חיוני לכל מי שרציני לגבי בנייה, פריסה ותחזוקה של סוכני AI איכותיים ומוכנים לפרודקשן בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של ימינו.

מקור מקורי

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

שאלות נפוצות

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.

הישארו מעודכנים

קבלו את חדשות ה-AI האחרונות לתיבת הדוא״ל.

שתף