Оцінка AI-агентів: Strands Evals для готовності до виробництва

Зміна парадигми: Оцінка AI-агентів для виробництва

Коли AI-агенти переходять від експериментальних прототипів до критично важливих компонентів у виробничих системах, виникає фундаментальна проблема: як надійно оцінити їхню продуктивність і забезпечити їхню готовність до розгортання в реальних умовах? Традиційні методології тестування програмного забезпечення, побудовані на припущенні, що детерміновані вхідні дані дають детерміновані вихідні дані, виявляються неефективними, коли стикаються з динамічною, адаптивною та контекстно-обізнаною природою AI-агентів. Ці складні системи розроблені для генерації природної мови, прийняття складних рішень і навіть навчання, що призводить до різноманітних вихідних даних навіть при ідентичних вхідних даних. Ця властива гнучкість, хоча й потужна, робить систематичне забезпечення якості складним завданням.

Потреба у надійному та адаптивному фреймворку оцінки є першочерговою. Визнаючи це, розробники та дослідники звертаються до спеціалізованих інструментів, які можуть враховувати недетерміновані якості AI-агентів, водночас надаючи суворі, повторювані оцінки. Одним з таких потужних рішень є Strands Evals — структурований фреймворк, розроблений для сприяння систематичній оцінці AI-агентів, особливо тих, що створені за допомогою Strands Agents SDK. Він надає комплексні інструменти, включаючи спеціалізовані оцінювачі, можливості багатоходової симуляції та детальну звітність, що дозволяє командам впевнено переводити свої AI-агенти у виробництво.

Чому традиційне тестування не відповідає вимогам адаптивних AI-агентів

Основна складність в оцінці AI-агентів випливає з їхньої конструкції. На відміну від типового API, який повертає точну структуру даних, відповідь AI-агента на запит типу "What is the weather like in Tokyo?" може правомірно значно відрізнятися. Він може повідомити температуру в Цельсіях або Фаренгейтах, включити вологість і вітер, або, можливо, просто зосередитися на температурі. Усі ці варіації можуть вважатися правильними та корисними залежно від контексту та уподобань користувача. Традиційне тестування на основі тверджень, яке вимагає точної відповідності заздалегідь визначеному виводу, просто не може врахувати цей діапазон дійсних відповідей.

Окрім простої генерації тексту, AI-агенти розроблені для виконання дій. Вони використовують інструменти, отримують інформацію та приймають складні рішення протягом розмови. Оцінка лише кінцевого виводу упускає критичні аспекти внутрішнього міркування агента та шляху виконання. Чи був викликаний правильний інструмент? Чи була інформація отримана точно? Чи дотримувався агент відповідної траєкторії для досягнення своєї мети? Це питання, на які традиційне тестування важко відповісти.

Крім того, взаємодії агентів часто є розмовними та багатоходовими. Агент може бездоганно обробляти окремі запити, але не підтримувати контекст або когерентність протягом тривалого діалогу. Попередні відповіді впливають на наступні, створюючи складні моделі взаємодії, які одноходові, ізольовані тести не можуть захопити. Відповідь може бути фактично точною, але некорисною, або корисною, але не відповідати її джерелу. Жодна єдина метрика не може охопити ці багатогранні виміри якості. Ці характеристики вимагають підходу до оцінки, який наголошує на судженні та нюансованому розумінні, а не на жорстких, механічних перевірках. Оцінка на основі великих мовних моделей (LLM) виступає як відповідне рішення, здатне оцінювати якісні атрибути, такі як корисність, узгодженість та вірність.

Ключові концепції Strands Evals: Кейси, Експерименти та Оцінювачі

Strands Evals пропонує структурований підхід до оцінки агентів, який знайомий розробникам програмного забезпечення, але адаптований до унікальних вимог AI. Він вводить три фундаментальні концепції, які працюють у синергії: Кейси, Експерименти та Оцінювачі. Такий поділ відповідальності дозволяє проводити гнучке, але суворе тестування.

Концепція	Опис	Мета та роль
Кейс	Представляє єдиний, атомарний тестовий сценарій із вхідними даними, необов'язковим очікуваним виводом/траєкторією та метаданими.	Визначає, що тестувати – специфічну взаємодію користувача або мету агента.
Експеримент	Об'єднує кілька Кейсів з одним або кількома Оцінювачами.	Оркеструє, як тестувати, запускаючи агента на кейсах та застосовуючи судження.
Оцінювач	Оцінює фактичний вивід/траєкторію агента відповідно до очікувань, переважно використовуючи LLM для тонкої оцінки.	Надає судження щодо вимірів якості (корисності, узгодженості), які протистоять механічним перевіркам.

Кейс – це атомарна одиниця оцінки, схожа на окремий тестовий випадок у традиційному модульному тестуванні. Він інкапсулює конкретний сценарій, який ви хочете, щоб ваш агент обробив. Це включає вхідні дані, такі як запит користувача “What is the weather in Paris?”, і може додатково визначати очікувані вихідні дані, послідовність інструментів або дій (відому як траєкторія) та будь-які відповідні метадані. Кожен кейс — це мініатюрний тест, що деталізує одну конкретну ситуацію для вашого агента.

from strands_evals import Case

case = Case(
    name="Запит про погоду",
    input="What is the weather like in Tokyo?",
    expected_output="Повинно включати температуру та умови",
    expected_trajectory=["weather_api"]
)

Експеримент діє як набір тестів, оркеструючи весь процес оцінки. Він об'єднує декілька Кейсів та один або декілька налаштованих Оцінювачів. Під час виконання оцінки Експеримент бере кожен Кейс, передає його вхідні дані вашому AI-агенту, збирає відповідь агента та трасування виконання, а потім передає ці результати призначеним Оцінювачам для оцінювання. Ця абстракція гарантує, що оцінка є систематичною та відтворюваною для визначеного набору сценаріїв.

Нарешті, Оцінювачі є суддями в цій системі. Вони ретельно досліджують те, що створив ваш агент — його фактичний вивід та його оперативну траєкторію — і порівнюють їх з тим, що очікувалося або бажалося. На відміну від простих перевірок тверджень, оцінювачі Strands Evals переважно базуються на LLM. Це критична відмінність; використовуючи мовні моделі, оцінювачі можуть виносити складні, тонкі судження щодо таких якостей, як релевантність, корисність, узгодженість та вірність — атрибутів, які неможливо точно оцінити за допомогою простого порівняння рядків. Ця гнучка, але сувора здатність до судження є центральною для ефективної оцінки AI-агентів для виробництва.

Функція Завдання: З'єднання виконання агента та оцінки

Для інтеграції вашого AI-агента з фреймворком Strands Evals використовується ключовий компонент, відомий як Функція Завдання. Ця виклична функція слугує мостом, отримуючи об'єкт Case і повертаючи результати виконання цього конкретного кейсу через вашу агентну систему. Цей інтерфейс є дуже гнучким, підтримуючи два принципово різні шаблони оцінки: онлайн та офлайн. Для отримання додаткових відомостей про підготовку AI-агентів до практичного розгортання, ознайомтеся з Операціоналізація агентного AI, Частина 1: Посібник для зацікавлених сторін.

Онлайн-оцінка передбачає виклик вашого AI-агента в реальному часі під час виконання оцінки. Функція Завдання динамічно створює екземпляр агента, надсилає вхідні дані кейсу, захоплює відповідь агента в реальному часі та записує його трасування виконання. Цей шаблон є безцінним під час фази розробки, надаючи негайний зворотний зв'язок щодо змін, і є важливим для конвеєрів безперервної інтеграції та доставки (CI/CD), де поведінка агента повинна бути перевірена перед розгортанням. Це гарантує, що продуктивність агента оцінюється в його фактичному робочому стані.

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
    }

Навпаки, офлайн-оцінка працює з історичними даними. Замість ініціювання живого агента, Функція Завдання отримує раніше записані трасування взаємодії з джерел, таких як журнали, бази даних або системи спостереження. Потім вона аналізує ці історичні трасування у формат, очікуваний оцінювачами, дозволяючи їм виносити судження. Цей підхід є дуже ефективним для оцінки виробничого трафіку, проведення аналізу історичної продуктивності або порівняння різних версій агентів за послідовним набором реальних взаємодій користувачів без додаткових обчислювальних витрат на повторний запуск агента в реальному часі. Він особливо корисний для ретроспективного аналізу та оцінки великих наборів даних.

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
    }

Незалежно від того, чи тестуєте ви щойно впровадженого агента, чи ретельно аналізуєте дані за місяці виробництва, ті самі потужні оцінювачі та надійна інфраструктура звітності в Strands Evals застосовні. Функція Завдання абстрагує джерело даних, безшовно адаптуючи його до системи оцінки, тим самим надаючи послідовні та всебічні відомості про продуктивність агента. Інтеграція такої надійної оцінки є ключовою для просунутих агентних робочих процесів кодування, подібних до тих, що обговорюються в Агентне кодування Xcode.

Оцінка якості агента за допомогою вбудованих оцінювачів

Завдяки Функції Завдання, яка ефективно направляє вихідні дані агента до системи оцінки, наступним вирішальним кроком є визначення того, які аспекти якості агента необхідно вимірювати. Strands Evals розроблено для надання комплексної оцінки, і тому він пропонує набір вбудованих оцінювачів. Кожен з них спеціально розроблений для цільової оцінки різних вимірів продуктивності та якості вихідних даних AI-агента.

Фреймворк розуміє, що якість агента є багатогранною. Недостатньо, щоб агент просто генерував текст; цей текст має бути корисним, релевантним, узгодженим і вірним своєму контексту або вихідному матеріалу. Традиційні метрики часто не можуть відобразити ці суб'єктивні, але критично важливі атрибути. Саме тут потужність оцінювачів на основі LLM, згаданих раніше, стає незамінною. Використовуючи самі великі мовні моделі як суддів, Strands Evals може виконувати складні якісні оцінки. Ці LLM можуть аналізувати відповідь агента щодо її загальної корисності для користувача, її логічного потоку, її відповідності зазначеним фактам або інструкціям, а також її здатності підтримувати послідовність протягом розмови. Це інтелектуальне, тонке судження дозволяє розробникам вийти за межі простого зіставлення ключових слів і по-справжньому зрозуміти ефективність та надійність своїх AI-агентів у реальних сценаріях.

Висновок: Забезпечення готовності AI-агентів до виробництва за допомогою Strands Evals

Переведення AI-агентів від концептуалізації до надійного розгортання у виробництві вимагає складної стратегії оцінки, яка виходить за межі обмежень традиційного тестування програмного забезпечення. Strands Evals пропонує саме це: практичний, структурований фреймворк, який визнає властивий недетермінізм та складну адаптивну природу AI-агентів. Чітко визначаючи оцінку через Кейси, оркеструючи її за допомогою Експериментів та застосовуючи нюансовані Оцінювачі — особливо ті, що працюють на LLM для якісного судження — Strands Evals дозволяє розробникам систематично оцінювати продуктивність.

Універсальність її Функції Завдання, що підтримує як онлайн-оцінку в реальному часі для швидкої розробки, так і офлайн-аналіз історичних даних, ще більше зміцнює її корисність протягом усього життєвого циклу агента. Цей комплексний підхід гарантує, що AI-агенти є не тільки функціональними, але й корисними, узгодженими та надійними, надаючи впевненість, необхідну для їхньої успішної інтеграції в критичні виробничі середовища. Впровадження таких фреймворків, як Strands Evals, є важливим для будь-кого, хто серйозно ставиться до створення, розгортання та підтримки високоякісних, готових до виробництва AI-агентів у сучасному швидкоплинному технологічному ландшафті.

Першоджерело

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

Поширені запитання

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.

Будьте в курсі

Отримуйте найсвіжіші новини ШІ на пошту.

Поділитися