Yapay Zeka Ajanı Değerlendirmesi: Üretime Hazırlık için Strands Evals

Bir Deney (Experiment), tüm değerlendirme sürecini düzenleyen test paketi görevi görür. Birden fazla Olay'ı ve bir veya daha fazla yapılandırılmış Değerleyici'yi bir araya getirir. Bir değerlendirme çalıştırması sırasında, Deney her Olay'ı alır, girdisini yapay zeka ajanınıza besler, ajanın yanıtını ve yürütme izini toplar ve ardından bu sonuçları puanlama için atanmış Değerleyicilere iletir. Bu soyutlama, değerlendirmenin tanımlanmış bir senaryo kümesi boyunca sistematik ve tekrarlanabilir olmasını sağlar.

Son olarak, Değerleyiciler (Evaluators) bu sistemdeki yargıçlardır. Ajanınızın ürettiği şeyi—gerçek çıktısını ve operasyonel yörüngesini—titizlikle inceler ve bunları beklenen veya istenenle karşılaştırırlar. Basit iddia kontrollerinin aksine, Strands Evals'ın değerlendiricileri ağırlıklı olarak LLM tabanlıdır. Bu kritik bir ayrımdır; dil modellerini kullanarak değerlendiriciler, alaka düzeyi, yardımseverlik, tutarlılık ve sadakat gibi nitelikler hakkında sofistike, incelikli yargılarda bulunabilirler—bu nitelikler, yalnızca dize karşılaştırmalarıyla doğru bir şekilde değerlendirilemez. Bu esnek ancak titiz yargı yeteneği, yapay zeka ajanlarını üretim için etkili bir şekilde değerlendirmenin merkezindedir.

Görev Fonksiyonu (Task Function): Ajan Yürütmesi ve Değerlendirme Arasında Köprü Kurma

Yapay zeka ajanı sisteminizi Strands Evals çerçevesiyle entegre etmek için, Görev Fonksiyonu (Task Function) olarak bilinen kritik bir bileşen kullanılır. Bu çağrılabilir fonksiyon, bir Case nesnesini alarak ve o belirli olayın ajan sisteminiz aracılığıyla çalıştırılmasının sonuçlarını döndürerek bir köprü görevi görür. Bu arayüz son derece esnektir ve iki temel farklı değerlendirme desenini destekler: çevrimiçi ve çevrimdışı. Yapay zeka ajanlarını pratik dağıtıma hazırlama hakkında daha fazla bilgi için Ajan Tabanlı Yapay Zekayı Operasyonelleştirme Bölüm 1: Paydaşlar Rehberi makalesini inceleyebilirsiniz.

Çevrimiçi değerlendirme (Online evaluation), değerlendirme çalıştırması sırasında yapay zeka ajanınızı gerçek zamanlı olarak çağırmayı içerir. Görev Fonksiyonu dinamik olarak bir ajan örneği oluşturur, olay girdisini gönderir, ajanın canlı yanıtını yakalar ve yürütme izini kaydeder. Bu desen, geliştirme aşamasında paha biçilmezdir, değişiklikler hakkında anında geri bildirim sağlar ve dağıtımdan önce ajan davranışının doğrulanması gereken sürekli entegrasyon ve teslimat (CI/CD) ardışık düzenleri için vazgeçilmezdir. Ajanın performansının gerçek operasyonel durumunda değerlendirilmesini sağlar.

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
    }

Tersine, çevrimdışı değerlendirme (offline evaluation) geçmiş verilerle çalışır. Canlı bir ajan başlatmak yerine, Görev Fonksiyonu daha önce günlükler, veritabanları veya gözlemlenebilirlik sistemleri gibi kaynaklardan kaydedilmiş etkileşim izlerini alır. Daha sonra bu geçmiş izlerini değerlendiricilerin beklentileri doğrultusunda ayrıştırarak yargılamalarını sağlar. Bu yaklaşım, üretim trafiğini değerlendirmek, geçmiş performans analizleri yapmak veya farklı ajan versiyonlarını tutarlı bir gerçek kullanıcı etkileşimleri kümesine karşı karşılaştırmak için son derece etkilidir ve ajanı canlı olarak yeniden çalıştırmanın hesaplama maliyetini üstlenmez. Özellikle geriye dönük analiz ve büyük ölçekli veri kümesi değerlendirmeleri için kullanışlıdır.

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
    }

Yeni uygulanmış bir ajanı test ediyor olun veya aylık üretim verilerini inceliyor olun, Strands Evals içindeki aynı güçlü değerlendiriciler ve sağlam raporlama altyapısı uygulanabilir. Görev Fonksiyonu, veri kaynağını soyutlar ve değerlendirme sistemine sorunsuz bir şekilde uyarlar, böylece ajan performansına ilişkin tutarlı ve kapsamlı içgörüler sağlar. Bu tür sağlam bir değerlendirmeyi entegre etmek, Xcode Ajan Tabanlı Kodlama makalesinde tartışılanlara benzer gelişmiş ajan tabanlı kodlama iş akışları için anahtardır.

Yerleşik Değerleyicilerle Ajan Kalitesini Değerlendirme

Görev Fonksiyonu, ajan çıktısını değerlendirme sistemine etkin bir şekilde yönlendirdiğinde, bir sonraki önemli adım ajan kalitesinin hangi yönlerini ölçeceğimizi belirlemektir. Strands Evals kapsamlı bir değerlendirme sunmak üzere tasarlanmıştır ve bu nedenle bir dizi yerleşik değerlendirici sağlar. Bunların her biri, bir yapay zeka ajanının performansının ve çıktı kalitesinin farklı boyutlarını hedeflemek ve değerlendirmek için özel olarak tasarlanmıştır.

Çerçeve, ajan kalitesinin çok yönlü olduğunu anlar. Bir ajanın yalnızca metin üretmesi yeterli değildir; bu metnin yardımcı, ilgili, tutarlı ve bağlamına veya kaynak materyaline sadık olması gerekir. Geleneksel metrikler genellikle bu sübjektif ancak kritik nitelikleri yakalamakta başarısız olur. İşte tam da burada, daha önce bahsedilen LLM tabanlı değerlendiricilerin gücü vazgeçilmez hale gelir. Büyük dil modellerini yargıç olarak kullanarak, Strands Evals sofistike niteliksel değerlendirmeler yapabilir. Bu LLM'ler, bir ajanın yanıtını kullanıcının genel faydası, mantıksal akışı, belirtilen gerçeklere veya talimatlara bağlılığı ve bir konuşma boyunca tutarlılığı sürdürme yeteneği açısından analiz edebilir. Bu akıllı, incelikli yargı, geliştiricilerin basit anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçmesini ve yapay zeka ajanlarının gerçek dünya senaryolarındaki etkinliğini ve güvenilirliğini gerçekten anlamasını sağlar.

Sonuç: Strands Evals ile Üretime Hazır Yapay Zeka Ajanlarını Sağlama

Yapay zeka ajanlarını kavramsal aşamadan güvenilir üretim dağıtımına taşımak, geleneksel yazılım testinin sınırlamalarını aşan sofistike bir değerlendirme stratejisi gerektirir. Strands Evals tam da bunu sunar: yapay zeka ajanlarının doğuştan gelen deterministik olmayan ve karmaşık uyarlanabilir doğasını kabul eden pratik, yapılandırılmış bir çerçeve. Değerlendirmeyi Cases aracılığıyla açıkça tanımlayarak, Experiments aracılığıyla düzenleyerek ve niteliksel yargı için özellikle LLM'ler tarafından desteklenen incelikli Evaluators uygulayarak, Strands Evals geliştiricilerin performansı sistematik olarak değerlendirmesini sağlar.

Hem hızlı geliştirme için gerçek zamanlı çevrimiçi değerlendirmeyi hem de geçmiş verilerin çevrimdışı analizini destekleyen Task Function'ının çok yönlülüğü, ajan yaşam döngüsü boyunca faydasını daha da pekiştirir. Bu kapsamlı yaklaşım, yapay zeka ajanlarının sadece işlevsel değil, aynı zamanda yardımcı, tutarlı ve sağlam olmasını sağlayarak, kritik üretim ortamlarına başarılı bir şekilde entegrasyonları için gerekli güveni sağlar. Strands Evals gibi çerçeveleri benimsemek, günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında yüksek kaliteli, üretime hazır yapay zeka ajanları inşa etmek, dağıtmak ve sürdürmek konusunda ciddi olan herkes için vazgeçilmezdir.

Orijinal kaynak

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

Sık Sorulan Sorular

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.

Güncel Kalın

En son yapay zeka haberlerini e-postanıza alın.

Paylaş