Penilaian Ejen AI: Strands Evals untuk Kesediaan Pengeluaran

Eksperimen bertindak sebagai suite ujian, mengatur keseluruhan proses penilaian. Ia menggabungkan beberapa Kes dan satu atau lebih Penilai yang dikonfigurasi. Semasa jalankan penilaian, Eksperimen mengambil setiap Kes, memasukkan inputnya kepada ejen AI anda, mengumpulkan respons ejen dan jejak pelaksanaan, dan kemudian menyampaikan hasil ini kepada Penilai yang ditetapkan untuk penilaian. Abstraksi ini memastikan bahawa penilaian adalah sistematik dan boleh diulang merentasi set senario yang ditetapkan.

Akhirnya, Penilai adalah hakim dalam sistem ini. Mereka memeriksa dengan teliti apa yang dihasilkan oleh ejen anda—output sebenarnya dan trajektori operasinya—dan membandingkan ini dengan apa yang dijangka atau diingini. Berbeza dengan pemeriksaan penegasan mudah, penilai Strands Evals kebanyakannya berasaskan LLM. Ini adalah perbezaan kritikal; dengan memanfaatkan model bahasa, penilai boleh membuat pertimbangan yang canggih dan bernuansa mengenai kualiti seperti kaitan, kebergunaan, keselarasan, dan kesetiaan—atribut yang mustahil untuk dinilai dengan tepat hanya dengan perbandingan rentetan. Keupayaan pertimbangan yang fleksibel namun ketat ini adalah pusat untuk menilai ejen AI dengan berkesan untuk pengeluaran.

Fungsi Tugas: Menghubungkan Pelaksanaan Ejen dan Penilaian

Untuk mengintegrasikan ejen AI anda dengan rangka kerja Strands Evals, komponen penting yang dikenali sebagai Fungsi Tugas digunakan. Fungsi boleh panggil ini berfungsi sebagai jambatan, menerima objek Case dan mengembalikan hasil menjalankan kes spesifik itu melalui sistem ejen anda. Antara muka ini sangat fleksibel, menyokong dua corak penilaian yang sangat berbeza: dalam talian dan luar talian. Untuk mendapatkan lebih banyak pandangan tentang penyediaan ejen AI untuk penggunaan praktikal, terokai Mengoperasikan AI Keagenan Bahagian 1: Panduan Pemegang Taruh.

Penilaian dalam talian melibatkan panggilan ejen AI anda secara masa nyata semasa jalankan penilaian. Fungsi Tugas secara dinamik mencipta contoh ejen, menghantar input kes, menangkap respons langsung ejen, dan merekod jejak pelaksanaannya. Corak ini sangat berharga semasa fasa pembangunan, memberikan maklum balas segera mengenai perubahan, dan penting untuk saluran paip integrasi berterusan dan penghantaran (CI/CD) di mana tingkah laku ejen perlu disahkan sebelum penggunaan. Ia memastikan bahawa prestasi ejen dinilai dalam keadaan operasi sebenarnya.

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
    }

Sebaliknya, penilaian luar talian beroperasi dengan data sejarah. Daripada memulakan ejen secara langsung, Fungsi Tugas mendapatkan semula jejak interaksi yang direkodkan sebelumnya daripada sumber seperti log, pangkalan data, atau sistem kebolehcerapan. Ia kemudian menghuraikan jejak sejarah ini ke dalam format yang dijangka oleh penilai, membolehkan penilaian mereka. Pendekatan ini sangat berkesan untuk menganalisis trafik pengeluaran, melakukan analisis prestasi sejarah, atau membandingkan versi ejen yang berbeza terhadap set interaksi pengguna sebenar yang konsisten tanpa menanggung kos pengkomputeran untuk menjalankan semula ejen secara langsung. Ia amat berguna untuk analisis retrospektif dan penilaian set data berskala besar.

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
    }

Tidak kira sama ada anda menguji ejen yang baru dilaksanakan atau meneliti data pengeluaran berbulan-bulan, penilai yang sama berkuasa dan infrastruktur pelaporan yang teguh dalam Strands Evals boleh digunakan. Fungsi Tugas mengabstraksi sumber data, menyesuaikannya dengan lancar kepada sistem penilaian, dengan itu menyediakan pandangan yang konsisten dan komprehensif tentang prestasi ejen. Mengintegrasikan penilaian yang teguh sedemikian adalah kunci untuk aliran kerja pengekodan keagenan lanjutan, serupa dengan yang dibincangkan dalam Pengekodan Keagenan Xcode.

Menilai Kualiti Ejen dengan Penilai Terbina Dalam

Dengan Fungsi Tugas yang berkesan menyalurkan output ejen kepada sistem penilaian, langkah penting seterusnya adalah untuk menentukan aspek kualiti ejen yang perlu diukur. Strands Evals direka untuk menawarkan penilaian yang komprehensif, dan oleh itu, ia menyediakan suite penilai terbina dalam. Setiap daripadanya direka khusus untuk menyasarkan dan menilai dimensi prestasi dan kualiti output ejen AI yang berbeza.

Rangka kerja ini memahami bahawa kualiti ejen adalah pelbagai aspek. Tidak cukup bagi ejen untuk hanya menghasilkan teks; teks itu mestilah membantu, relevan, selaras, dan setia kepada konteksnya atau bahan sumber. Metrik tradisional sering gagal menangkap atribut subjektif namun kritikal ini. Di sinilah kuasa penilai berasaskan LLM, yang disebut sebelum ini, menjadi sangat diperlukan. Dengan memanfaatkan model bahasa besar itu sendiri untuk bertindak sebagai hakim, Strands Evals boleh melakukan penilaian kualitatif yang canggih. LLM ini boleh menganalisis respons ejen untuk kegunaan keseluruhannya kepada pengguna, aliran logiknya, kepatuhannya kepada fakta atau arahan yang ditentukan, dan keupayaannya untuk mengekalkan konsistensi merentasi perbualan. Pertimbangan yang bijak dan bernuansa ini membolehkan pembangun bergerak melangkaui padanan kata kunci mudah dan benar-benar memahami keberkesanan dan kebolehpercayaan ejen AI mereka dalam senario dunia nyata.

Kesimpulan: Memastikan Ejen AI Sedia Pengeluaran dengan Strands Evals

Memindahkan ejen AI daripada konseptualisasi kepada penggunaan pengeluaran yang boleh dipercayai menuntut strategi penilaian canggih yang melangkaui batasan pengujian perisian tradisional. Strands Evals menawarkan ini dengan tepat: rangka kerja praktikal, berstruktur yang mengakui ketidakpastian yang wujud dan sifat adaptif kompleks ejen AI. Dengan mendefinisikan penilaian dengan jelas melalui Cases, mengaturnya melalui Experiments, dan menggunakan Evaluators yang bernuansa—terutamanya yang dikuasakan oleh LLM untuk pertimbangan kualitatif—Strands Evals membolehkan pembangun menilai prestasi secara sistematik.

Keserasian Fungsi Tugasnya, menyokong kedua-dua penilaian dalam talian masa nyata untuk pembangunan pantas dan analisis luar talian data sejarah, mengukuhkan lagi kegunaannya sepanjang kitaran hayat ejen. Pendekatan komprehensif ini memastikan bahawa ejen AI bukan sahaja berfungsi tetapi juga membantu, selaras, dan teguh, menyediakan keyakinan yang diperlukan untuk integrasi yang berjaya ke dalam persekitaran pengeluaran kritikal. Mengguna adoptasi rangka kerja seperti Strands Evals adalah penting bagi sesiapa sahaja yang serius tentang membina, menggunakan, dan menyelenggara ejen AI berkualiti tinggi, sedia pengeluaran dalam landskap teknologi yang berkembang pesat hari ini.

Sumber asal

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

Soalan Lazim

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.

Kekal Dikemas Kini

Dapatkan berita AI terkini dalam peti masuk anda.

Kongsi