Evaluering av AI-agenter: Strands Evals for produksjonsklarhet

Et Eksperiment fungerer som testpakken, og orkestrerer hele evalueringsprosessen. Det samler flere Caser og én eller flere konfigurerte Evaluatorer. Under en evalueringskjøring tar Eksperimentet hver Case, mater dens input til AI-agenten din, samler agentens respons og utførelsesspor, og sender deretter disse resultatene til de tildelte Evaluatorene for poengvurdering. Denne abstraksjonen sikrer at evalueringen er systematisk og repeterbar på tvers av et definert sett med scenarier.

Til slutt er Evaluatorer dommerne i dette systemet. De undersøker omhyggelig hva agenten din produserte – dens faktiske output og dens operasjonelle trajektorie – og sammenligner dette med hva som var forventet eller ønsket. I motsetning til enkle påstandskontroller er Strands Evals’ evaluatorer hovedsakelig LLM-baserte. Dette er en kritisk forskjell; ved å utnytte språkmodeller kan evaluatorer gjøre sofistikerte, nyanserte vurderinger av kvaliteter som relevans, hjelpsomhet, koherens og trofasthet – attributter som er umulige å vurdere nøyaktig med bare strengsammenligninger. Denne fleksible, men likevel strenge vurderingskapasiteten er sentral for effektivt å evaluere AI-agenter for produksjon.

Oppgavefunksjonen: Koblingen mellom agentutførelse og evaluering

For å integrere AI-agenten din med Strands Evals-rammeverket, benyttes en avgjørende komponent kjent som Oppgavefunksjonen. Denne kallbare funksjonen fungerer som broen, mottar et Case-objekt og returnerer resultatene av å kjøre den spesifikke casen gjennom agentsystemet ditt. Dette grensesnittet er svært fleksibelt og støtter to fundamentalt forskjellige evalueringsmønstre: online og offline. For mer innsikt i å forberede AI-agenter for praktisk utrulling, utforsk Driftsetting av agent-AI del 1: En interessentguide.

Online evaluering innebærer å kalle AI-agenten din i sanntid under evalueringskjøringen. Oppgavefunksjonen oppretter dynamisk en agentinstans, sender casens input, fanger opp agentens live-respons og registrerer dens utførelsesspor. Dette mønsteret er uvurderlig under utviklingsfasen, gir umiddelbar tilbakemelding på endringer, og er essensielt for kontinuerlig integrasjon og levering (CI/CD)-pipelines der agentatferd må verifiseres før utrulling. Det sikrer at agentens ytelse vurderes i dens faktiske operasjonelle 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
    }

Motsatt fungerer offline evaluering med historiske data. I stedet for å initiere en live-agent, henter Oppgavefunksjonen tidligere innspilte interaksjonsspor fra kilder som logger, databaser eller observerbarhetssystemer. Den parser deretter disse historiske sporene til formatet som forventes av evaluatorene, noe som muliggjør deres vurdering. Denne tilnærmingen er svært effektiv for å evaluere produksjonstrafikk, utføre historiske ytelsesanalyser, eller sammenligne forskjellige agentversjoner mot et konsistent sett med reelle brukerinteraksjoner uten å pådra seg den beregningsmessige kostnaden ved å kjøre agenten live på nytt. Den er spesielt nyttig for retrospektiv analyse og storskala datasettevalueringer.

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
    }

Uavhengig av om du tester en nyimplementert agent eller gransker måneder med produksjonsdata, er de samme kraftige evaluatorene og den robuste rapporteringsinfrastrukturen innenfor Strands Evals anvendelige. Oppgavefunksjonen abstraherer bort datakilden, tilpasser den sømløst til evalueringssystemet, og gir dermed konsistent og omfattende innsikt i agentens ytelse. Integrering av slik robust evaluering er nøkkelen for avanserte agent-kodingsarbeidsflyter, lignende de som er diskutert i Xcode Agent-koding.

Vurdering av agentkvalitet med innebygde evaluatorer

Med oppgavefunksjonen som effektivt kanaliserer agentoutput til evalueringssystemet, er det neste avgjørende trinnet å bestemme hvilke aspekter av agentkvalitet som skal måles. Strands Evals er designet for å tilby en omfattende vurdering, og som sådan, gir det en serie med innebygde evaluatorer. Hver av disse er spesifikt konstruert for å målrette og vurdere ulike dimensjoner av en AI-agents ytelse og outputkvalitet.

Rammeverket forstår at agentkvalitet er mangefasettert. Det er ikke nok for en agent å bare produsere tekst; den teksten må være hjelpsom, relevant, koherent og trofast mot sin kontekst eller kildemateriale. Tradisjonelle målinger klarer ofte ikke å fange disse subjektive, men kritiske attributtene. Det er nettopp her kraften til LLM-baserte evaluatorer, nevnt tidligere, blir uunnværlig. Ved å utnytte store språkmodeller selv til å fungere som dommere, kan Strands Evals utføre sofistikerte kvalitative vurderinger. Disse LLM-ene kan analysere en agents respons for dens totale nytte for brukeren, dens logiske flyt, dens overholdelse av spesifiserte fakta eller instruksjoner, og dens evne til å opprettholde konsistens i en samtale. Denne intelligente, nyanserte vurderingen lar utviklere bevege seg utover enkle nøkkelordsmatching og virkelig forstå effektiviteten og påliteligheten til deres AI-agenter i reelle scenarier.

Konklusjon: Sikring av produksjonsklare AI-agenter med Strands Evals

Å flytte AI-agenter fra konseptualisering til pålitelig produksjonsutrulling krever en sofistikert evalueringsstrategi som overskrider begrensningene til tradisjonell programvaretesting. Strands Evals tilbyr nettopp dette: et praktisk, strukturert rammeverk som anerkjenner den iboende ikke-determinismen og den komplekse adaptive naturen til AI-agenter. Ved tydelig å definere evaluering gjennom Caser, orkestrere den via Eksperimenter, og anvende nyanserte Evaluatorer – spesielt de som drives av LLM-er for kvalitativ vurdering – gjør Strands Evals det mulig for utviklere å systematisk vurdere ytelse.

Allsidigheten til dens Oppgavefunksjon, som støtter både sanntids online-evaluering for rask utvikling og offline-analyse av historiske data, styrker ytterligere dens nytte gjennom hele agentens livssyklus. Denne omfattende tilnærmingen sikrer at AI-agenter ikke bare er funksjonelle, men også hjelpsomme, koherente og robuste, noe som gir den nødvendige tilliten for deres vellykkede integrering i kritiske produksjonsmiljøer. Å ta i bruk rammeverk som Strands Evals er essensielt for alle som er seriøse med å bygge, distribuere og vedlikeholde høykvalitets, produksjonsklare AI-agenter i dagens raskt utviklende teknologiske landskap.