AI aģentu novērtēšana: Strands Evals gatavībai ražošanā

Paradigmas maiņa: AI aģentu novērtēšana ražošanai

AI aģentiem pārejot no eksperimentāliem prototipiem uz kritiski svarīgām komponentēm ražošanas sistēmās, rodas būtisks izaicinājums: kā ticami novērtēt to veiktspēju un nodrošināt to gatavību reālās pasaules izvietošanai? Tradicionālās programmatūras testēšanas metodoloģijas, kas balstītas uz pieņēmumu, ka determinētas ievades rada determinētas izvades, izrādās nepietiekamas, saskaroties ar AI aģentu dinamisko, adaptīvo un kontekstuāli apzinīgo dabu. Šīs sarežģītās sistēmas ir paredzētas dabiskās valodas ģenerēšanai, sarežģītu lēmumu pieņemšanai un pat mācīšanās procesiem, kas noved pie dažādām izvadēm pat no identiskām ievadēm. Šī dabiskā elastība, lai gan spēcīga, padara sistemātisku kvalitātes nodrošināšanu par nopietnu uzdevumu.

Nepieciešamība pēc robusta un adaptīva novērtēšanas ietvara ir ārkārtīgi svarīga. Apzinoties to, izstrādātāji un pētnieki pievēršas specializētiem rīkiem, kas spēj aptvert AI aģentu nedeterminētās īpašības, vienlaikus nodrošinot stingrus, atkārtojamus novērtējumus. Viens no šādiem spēcīgiem risinājumiem ir Strands Evals – strukturēts ietvars, kas paredzēts AI aģentu, jo īpaši to, kas veidoti ar Strands Agents SDK, sistemātiskai novērtēšanai. Tas nodrošina visaptverošus rīkus, tostarp specializētus vērtētājus, daudzpakāpju simulācijas iespējas un detalizētu ziņošanu, ļaujot komandām pārliecinoši ieviest savus AI aģentus ražošanā.

Kāpēc tradicionālā testēšana ir nepietiekama adaptīviem AI aģentiem

Galvenais izaicinājums AI aģentu novērtēšanā izriet no to pašu dizaina. Atšķirībā no tipiska API, kas atgriež precīzu datu struktūru, AI aģenta atbilde uz vaicājumu, piemēram, "Kāds ir laiks Tokijā?", var likumīgi ievērojami atšķirties. Tas var ziņot par temperatūru Celsija vai Fārenheita grādos, ietvert mitrumu un vēju, vai, iespējams, tikai koncentrēties uz temperatūru. Visas šīs variācijas varētu uzskatīt par pareizām un noderīgām atkarībā no konteksta un lietotāja vēlmēm. Tradicionālā, uz asercijām balstītā testēšana, kas prasa precīzu atbilstību iepriekš definētai izvadei, vienkārši nespēj ņemt vērā šo derīgo atbilžu diapazonu.

AI aģenti ir paredzēti rīcībai ne tikai teksta ģenerēšanā. Tie izmanto rīkus, iegūst informāciju un pieņem sarežģītus lēmumus sarunas gaitā. Novērtējot tikai galīgo izvadi, tiek palaisti garām kritiski aģenta iekšējās domāšanas un izpildes ceļa aspekti. Vai tika izsaukts pareizais rīks? Vai informācija tika iegūta precīzi? Vai aģents ievēroja atbilstošu trajektoriju, lai sasniegtu savu mērķi? Šie ir jautājumi, uz kuriem tradicionālā testēšana cīnās atbildēt.

Turklāt aģentu mijiedarbība bieži ir sarunvalodas un daudzpakāpju. Aģents var nevainojami apstrādāt atsevišķus vaicājumus, taču nespēj uzturēt kontekstu vai saskaņotību ilgstošā dialogā. Agrākās atbildes ietekmē vēlākās, radot sarežģītus mijiedarbības modeļus, ko vienpakāpes, izolēti testi nespēj fiksēt. Atbilde var būt faktiski precīza, bet nederīga, vai noderīga, bet neatbilst tās avotam. Neviens vienots rādītājs nespēj aptvert šīs daudzpusīgās kvalitātes dimensijas. Šīs īpašības prasa novērtēšanas pieeju, kas uzsver spriedumu un niansētu izpratni, nevis stingras, mehāniskas pārbaudes. Lielo valodu modeļu (LLM) balstīta novērtēšana parādās kā piemērots risinājums, kas spēj novērtēt kvalitatīvus atribūtus, piemēram, lietderību, saskaņotību un precizitāti.

Strands Evals pamatkoncepcijas: Cases, Experiments un Evaluators

Strands Evals nodrošina strukturētu pieeju aģentu novērtēšanai, kas šķiet pazīstama programmatūras izstrādātājiem, vienlaikus pielāgojoties unikālajām AI prasībām. Tas iepazīstina ar trim pamatkoncepcijām, kas darbojas sinerģijā: Cases (Gadījumi), Experiments (Eksperimenti) un Evaluators (Vērtētāji). Šī bažu atdalīšana nodrošina elastīgu, tomēr stingru testēšanu.

Koncepcija	Apraksts	Mērķis un loma
Case (Gadījums)	Apzīmē vienu, atomisku testa scenāriju ar ievadi, neobligātu paredzēto izvadi/trajektoriju un metadatiem.	Definē, ko testēt – specifisku lietotāja mijiedarbību vai aģenta mērķi.
Experiment (Eksperiments)	Apvieno vairākus Cases ar vienu vai vairākiem Evaluators.	Orķestrē, kā testēt, palaižot aģentu pret gadījumiem un piemērojot spriedumu.
Evaluator (Vērtētājs)	Vērtē aģenta faktisko izvadi/trajektoriju atbilstoši cerībām, galvenokārt izmantojot LLM niansētai novērtēšanai.	Nodrošina spriedumu par kvalitātes dimensijām (lietderība, saskaņotība), kas pretojas mehāniskām pārbaudēm.

Case (Gadījums) ir atomiska novērtēšanas vienība, kas līdzinās vienam testa gadījumam tradicionālajā unit testēšanā. Tas ietver specifisku scenāriju, ko vēlaties, lai jūsu aģents apstrādā. Tas ietver ievadi, piemēram, lietotāja vaicājumu “Kāds ir laiks Parīzē?”, un var neobligāti definēt paredzamās izvades, rīku vai darbību secību (ko dēvē par trajektoriju) un visus attiecīgos metadatus. Katrs gadījums ir miniatūrs tests, kas detalizēti apraksta vienu konkrētu situāciju jūsu aģentam.

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 (Eksperiments) darbojas kā testu komplekts, orķestrējot visu novērtēšanas procesu. Tas apvieno vairākus Cases un vienu vai vairākus konfigurētus Evaluators. Novērtēšanas izpildes laikā Eksperiments paņem katru Case, ievada tā ievadi jūsu AI aģentam, savāc aģenta atbildi un izpildes izsekojamību, un pēc tam nodod šos rezultātus piešķirtajiem Evaluators vērtēšanai. Šī abstrakcija nodrošina, ka novērtēšana ir sistemātiska un atkārtojama definētā scenāriju kopā.

Visbeidzot, Evaluators (Vērtētāji) ir tiesneši šajā sistēmā. Viņi rūpīgi pārbauda, ko jūsu aģents ir radījis – tā faktisko izvadi un operatīvo trajektoriju – un salīdzina to ar to, kas tika gaidīts vai vēlams. Atšķirībā no vienkāršām aserciju pārbaudēm, Strands Evals vērtētāji galvenokārt ir balstīti uz LLM. Šī ir kritiska atšķirība; izmantojot valodu modeļus, vērtētāji var veikt sarežģītus, niansētus spriedumus par tādām īpašībām kā atbilstība, lietderība, saskaņotība un precizitāte – atribūtiem, kurus nav iespējams precīzi novērtēt ar vienkāršām virkņu salīdzināšanām. Šī elastīgā, tomēr stingrā spriedumu spēja ir būtiska, lai efektīvi novērtētu AI aģentus ražošanai.

'Task Function': Tilts starp aģenta izpildi un novērtēšanu

Lai integrētu jūsu AI aģentu ar Strands Evals ietvaru, tiek izmantots kritiski svarīgs komponents, kas pazīstams kā Task Function (Uzdevumu funkcija). Šī izsaucamā funkcija kalpo kā tilts, saņemot Case objektu un atgriežot rezultātus, kas iegūti, izpildot konkrēto gadījumu jūsu aģenta sistēmā. Šī saskarne ir ļoti elastīga, atbalstot divus būtiski atšķirīgus novērtēšanas modeļus: tiešsaistes un bezsaistes. Lai iegūtu vairāk ieskatu par AI aģentu sagatavošanu praktiskai izvietošanai, izpētiet Aģentiskā AI operacionalizēšana 1. daļa: Ieinteresēto pušu ceļvedis.

Tiešsaistes novērtēšana ietver jūsu AI aģenta izsaukšanu reāllaikā novērtēšanas laikā. 'Task Function' dinamiski izveido aģenta instanci, nosūta gadījuma ievadi, fiksē aģenta tiešraides atbildi un ieraksta tā izpildes izsekojamību. Šis modelis ir nenovērtējams izstrādes fāzē, nodrošinot tūlītēju atgriezenisko saiti par izmaiņām, un ir būtisks nepārtrauktas integrācijas un piegādes (CI/CD) konveijerā, kur aģenta uzvedība ir jāpārbauda pirms izvietošanas. Tas nodrošina, ka aģenta veiktspēja tiek novērtēta tā faktiskajā darbības stāvoklī.

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
    }

Savukārt, bezsaistes novērtēšana darbojas ar vēsturiskiem datiem. Tā vietā, lai ierosinātu tiešraides aģentu, 'Task Function' iegūst iepriekš ierakstītas mijiedarbības izsekojamības no tādiem avotiem kā žurnāli, datu bāzes vai novērojamības sistēmas. Pēc tam tas parsē šīs vēsturiskās izsekojamības formātā, ko sagaida vērtētāji, ļaujot veikt to vērtēšanu. Šī pieeja ir ļoti efektīva ražošanas datplūsmas novērtēšanai, vēsturiskās veiktspējas analīzes veikšanai vai dažādu aģentu versiju salīdzināšanai ar konsekventu reālu lietotāju mijiedarbību kopumu, neuzņemoties aprēķinu izmaksas par aģenta atkārtotu palaišanu tiešsaistē. Tas ir īpaši noderīgs retrospektīvai analīzei un liela mēroga datu kopu novērtēšanai.

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
    }

Neatkarīgi no tā, vai jūs testējat jaunizveidotu aģentu vai analizējat mēnešiem ilgus ražošanas datus, tie paši jaudīgie vērtētāji un robustā ziņošanas infrastruktūra Strands Evals ietvaros ir piemērojama. 'Task Function' abstrahē datu avotu, nemanāmi pielāgojot to novērtēšanas sistēmai, tādējādi nodrošinot konsekventus un visaptverošus ieskatus par aģenta veiktspēju. Tik robusta novērtēšanas integrēšana ir būtiska progresīvām aģentiskās kodēšanas darbplūsmām, līdzīgi tām, kas apspriestas Xcode Aģentiskā kodēšana.

Aģenta kvalitātes novērtēšana ar iebūvētajiem vērtētājiem

Ar 'Task Function' efektīvi novirzot aģenta izvadi uz novērtēšanas sistēmu, nākamais būtisks solis ir noteikt, kurus aģenta kvalitātes aspektus mērīt. Strands Evals ir izstrādāts, lai piedāvātu visaptverošu novērtējumu, un tādējādi tas nodrošina iebūvēto vērtētāju komplektu. Katrs no tiem ir īpaši izstrādāts, lai mērķētu un novērtētu dažādas AI aģenta veiktspējas un izvades kvalitātes dimensijas.

Ietvars saprot, ka aģenta kvalitāte ir daudzpusīga. Nepietiek, ka aģents vienkārši ģenerē tekstu; šim tekstam jābūt noderīgam, atbilstošam, saskaņotam un uzticamam tā kontekstam vai avota materiālam. Tradicionālie rādītāji bieži nespēj fiksēt šos subjektīvos, tomēr kritiskos atribūtus. Tieši šeit par neaizstājamu kļūst uz LLM balstīto vērtētāju jauda, kas jau tika minēta. Izmantojot pašus lielo valodu modeļus kā tiesnešus, Strands Evals var veikt sarežģītus kvalitatīvus novērtējumus. Šie LLM var analizēt aģenta atbildi par tās kopējo lietderību lietotājam, tās loģisko plūsmu, tās atbilstību noteiktiem faktiem vai instrukcijām un tās spēju uzturēt konsekvenci sarunas laikā. Šis inteliģentais, niansētais spriedums ļauj izstrādātājiem pārsniegt vienkāršu atslēgvārdu saskaņošanu un patiesi izprast savu AI aģentu efektivitāti un uzticamību reālās pasaules scenārijos.

Secinājums: Ražošanai gatavu AI aģentu nodrošināšana ar Strands Evals

AI aģentu pāreja no konceptualizācijas uz ticamu ražošanas izvietošanu prasa sarežģītu novērtēšanas stratēģiju, kas pārsniedz tradicionālās programmatūras testēšanas ierobežojumus. Strands Evals piedāvā tieši to: praktisku, strukturētu ietvaru, kas atzīst AI aģentu dabisko nedeterminētību un sarežģīto adaptīvo dabu. Skaidri definējot novērtēšanu ar Cases (gadījumiem), orķestrējot to caur Experiments (eksperimentiem) un piemērojot niansētus Evaluators (vērtētājus) – īpaši tos, kas darbināmi ar LLM kvalitatīvam spriedumam – Strands Evals ļauj izstrādātājiem sistemātiski novērtēt veiktspēju.

Tās 'Task Function' daudzpusība, kas atbalsta gan reāllaika tiešsaistes novērtēšanu ātrai izstrādei, gan vēsturisko datu bezsaistes analīzi, vēl vairāk nostiprina tās lietderību visā aģenta dzīves ciklā. Šī visaptverošā pieeja nodrošina, ka AI aģenti ir ne tikai funkcionāli, bet arī noderīgi, saskaņoti un robusti, sniedzot pārliecību, kas nepieciešama to veiksmīgai integrācijai kritiskās ražošanas vidēs. Tādu ietvaru kā Strands Evals pieņemšana ir būtiska ikvienam, kas nopietni vēlas veidot, izvietot un uzturēt augstas kvalitātes, ražošanai gatavus AI aģentus šodienas strauji mainīgajā tehnoloģiskajā ainavā.

Sākotnējais avots

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

Bieži uzdotie jautājumi

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.

Esiet informēti

Saņemiet jaunākās AI ziņas savā e-pastā.

Dalīties