Đánh giá tác nhân AI: Strands Evals cho khả năng sẵn sàng sản xuất

Sự thay đổi mô hình: Đánh giá tác nhân AI cho sản xuất

Khi các tác nhân trí tuệ nhân tạo chuyển đổi từ nguyên mẫu thử nghiệm thành các thành phần quan trọng trong hệ thống sản xuất, một thách thức cơ bản nảy sinh: làm thế nào để chúng ta đánh giá hiệu suất của chúng một cách đáng tin cậy và đảm bảo khả năng sẵn sàng triển khai trong thế giới thực? Các phương pháp kiểm thử phần mềm truyền thống, được xây dựng dựa trên tiền đề đầu vào xác định tạo ra đầu ra xác định, tỏ ra thiếu sót khi đối mặt với bản chất năng động, thích ứng và nhận thức ngữ cảnh của các tác nhân AI. Các hệ thống tinh vi này được thiết kế để tạo ngôn ngữ tự nhiên, đưa ra các quyết định phức tạp và thậm chí học hỏi, dẫn đến các đầu ra khác nhau ngay cả từ các đầu vào giống hệt nhau. Sự linh hoạt vốn có này, mặc dù mạnh mẽ, nhưng khiến việc đảm bảo chất lượng có hệ thống trở thành một nhiệm vụ khó khăn.

Nhu cầu về một khung đánh giá mạnh mẽ và thích ứng là tối quan trọng. Nhận thấy điều này, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang chuyển sang các công cụ chuyên biệt có thể khai thác các đặc tính không xác định của tác nhân AI trong khi vẫn cung cấp các đánh giá nghiêm ngặt, có thể lặp lại. Một giải pháp mạnh mẽ như vậy là Strands Evals, một khung cấu trúc được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá có hệ thống các tác nhân AI, đặc biệt là những tác nhân được xây dựng bằng Strands Agents SDK. Nó cung cấp các công cụ toàn diện, bao gồm các công cụ đánh giá chuyên biệt, khả năng mô phỏng nhiều lượt và báo cáo chi tiết, cho phép các nhóm tự tin đưa tác nhân AI của họ vào sản xuất.

Tại sao kiểm thử truyền thống không đủ cho các tác nhân AI thích ứng

Thử thách cốt lõi trong việc đánh giá tác nhân AI bắt nguồn từ chính thiết kế của chúng. Không giống như một API thông thường trả về một cấu trúc dữ liệu chính xác, phản hồi của tác nhân AI đối với một truy vấn như 'Thời tiết ở Tokyo như thế nào?' có thể thay đổi đáng kể một cách hợp lệ. Nó có thể báo cáo nhiệt độ bằng độ C hoặc độ F, bao gồm độ ẩm và gió, hoặc có thể chỉ tập trung vào nhiệt độ. Tất cả những biến thể này có thể được coi là đúng và hữu ích tùy thuộc vào ngữ cảnh và sở thích của người dùng. Kiểm thử dựa trên xác nhận truyền thống, đòi hỏi sự khớp chính xác với một đầu ra được xác định trước, đơn giản là không thể tính đến phạm vi phản hồi hợp lệ này.

Ngoài việc chỉ tạo văn bản, các tác nhân AI được thiết kế để thực hiện hành động. Chúng sử dụng các công cụ, truy xuất thông tin và đưa ra các quyết định phức tạp trong suốt một cuộc hội thoại. Việc chỉ đánh giá đầu ra cuối cùng sẽ bỏ qua các khía cạnh quan trọng của quá trình suy luận nội bộ và đường dẫn thực thi của tác nhân. Liệu công cụ chính xác có được gọi không? Thông tin có được truy xuất chính xác không? Tác nhân có tuân theo một quỹ đạo thích hợp để đạt được mục tiêu của nó không? Đây là những câu hỏi mà kiểm thử truyền thống gặp khó khăn khi trả lời.

Hơn nữa, các tương tác của tác nhân thường mang tính hội thoại và nhiều lượt. Một tác nhân có thể xử lý các truy vấn riêng lẻ một cách hoàn hảo nhưng không duy trì được ngữ cảnh hoặc tính mạch lạc trong một cuộc đối thoại kéo dài. Các phản hồi trước đó ảnh hưởng đến các phản hồi sau, tạo ra các mẫu tương tác phức tạp mà các kiểm thử đơn lượt, cô lập không thể nắm bắt. Một phản hồi có thể chính xác về mặt thực tế nhưng không hữu ích, hoặc hữu ích nhưng không trung thực với nguồn của nó. Không có một chỉ số nào có thể bao gồm tất cả các khía cạnh đa chiều của chất lượng này. Những đặc điểm này đòi hỏi một cách tiếp cận đánh giá nhấn mạnh phán đoán và sự hiểu biết tinh tế hơn là các kiểm tra cơ học, cứng nhắc. Đánh giá dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nổi lên như một giải pháp phù hợp, có khả năng đánh giá các thuộc tính định tính như tính hữu ích, tính mạch lạc và độ trung thực.

Các khái niệm cốt lõi của Strands Evals: Cases, Experiments và Evaluators

Strands Evals cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để đánh giá tác nhân, cảm thấy quen thuộc với các nhà phát triển phần mềm trong khi vẫn thích ứng với các yêu cầu độc đáo của AI. Nó giới thiệu ba khái niệm nền tảng hoạt động cùng nhau: Cases, Experiments và Evaluators. Sự tách biệt các mối quan tâm này cho phép kiểm thử linh hoạt nhưng nghiêm ngặt.

Concept	Description	Purpose & Role
Case	Đại diện cho một kịch bản kiểm thử nguyên tử, đơn lẻ với đầu vào, đầu ra/quỹ đạo mong đợi tùy chọn và siêu dữ liệu.	Xác định cái gì cần kiểm thử – một tương tác cụ thể của người dùng hoặc mục tiêu của tác nhân.
Experiment	Gộp nhiều Cases với một hoặc nhiều Evaluators.	Điều phối cách kiểm thử, chạy tác nhân đối với các trường hợp và áp dụng phán đoán.
Evaluator	Đánh giá đầu ra/quỹ đạo thực tế của tác nhân so với các kỳ vọng, chủ yếu sử dụng LLM để đánh giá tinh tế.	Cung cấp phán đoán về các khía cạnh chất lượng (tính hữu ích, tính mạch lạc) mà các kiểm tra cơ học khó phát hiện.

Một Case là đơn vị đánh giá nguyên tử, tương tự như một trường hợp kiểm thử đơn lẻ trong kiểm thử đơn vị truyền thống. Nó gói gọn một kịch bản cụ thể mà bạn muốn tác nhân của mình xử lý. Điều này bao gồm đầu vào, chẳng hạn như truy vấn của người dùng như 'Thời tiết ở Paris như thế nào?', và có thể tùy chọn xác định các đầu ra mong đợi, một chuỗi các công cụ hoặc hành động (được gọi là quỹ đạo), và bất kỳ siêu dữ liệu liên quan nào. Mỗi trường hợp là một bài kiểm thử nhỏ, mô tả một tình huống cụ thể cho tác nhân của bạn.

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"]
)

Một Experiment hoạt động như bộ kiểm thử, điều phối toàn bộ quá trình đánh giá. Nó tập hợp nhiều Cases và một hoặc nhiều Evaluators đã cấu hình. Trong quá trình chạy đánh giá, Experiment lấy từng Case, cấp đầu vào của nó cho tác nhân AI của bạn, thu thập phản hồi và dấu vết thực thi của tác nhân, sau đó chuyển các kết quả này cho các Evaluators được chỉ định để chấm điểm. Sự trừu tượng này đảm bảo rằng việc đánh giá là có hệ thống và có thể lặp lại trên một tập hợp các kịch bản được xác định.

Cuối cùng, Evaluators là những 'người phán xét' trong hệ thống này. Họ kiểm tra tỉ mỉ những gì tác nhân của bạn đã tạo ra – đầu ra thực tế và quỹ đạo hoạt động của nó – và so sánh chúng với những gì được mong đợi hoặc mong muốn. Không giống như các kiểm tra xác nhận đơn giản, các evaluator của Strands Evals chủ yếu dựa trên LLM. Đây là một điểm khác biệt quan trọng; bằng cách tận dụng các mô hình ngôn ngữ, các evaluator có thể đưa ra các phán đoán tinh vi, sắc thái về các phẩm chất như tính liên quan, tính hữu ích, tính mạch lạc và độ trung thực – những thuộc tính không thể đánh giá chính xác chỉ bằng cách so sánh chuỗi. Khả năng phán đoán linh hoạt nhưng nghiêm ngặt này là trọng tâm để đánh giá hiệu quả các tác nhân AI cho sản xuất.

Task Function: Cầu nối giữa thực thi tác nhân và đánh giá

Để tích hợp tác nhân AI của bạn với khung Strands Evals, một thành phần quan trọng được gọi là Task Function được sử dụng. Chức năng có thể gọi này đóng vai trò cầu nối, nhận một đối tượng Case và trả về kết quả chạy trường hợp cụ thể đó qua hệ thống tác nhân của bạn. Giao diện này rất linh hoạt, hỗ trợ hai mô hình đánh giá khác biệt cơ bản: trực tuyến và ngoại tuyến. Để hiểu rõ hơn về việc chuẩn bị tác nhân AI cho triển khai thực tế, hãy khám phá Vận hành AI tác nhân Phần 1: Hướng dẫn cho các bên liên quan.

Đánh giá trực tuyến (Online evaluation) bao gồm việc gọi tác nhân AI của bạn theo thời gian thực trong quá trình chạy đánh giá. Task Function tạo động một phiên bản tác nhân, gửi đầu vào của trường hợp, thu thập phản hồi trực tiếp của tác nhân và ghi lại dấu vết thực thi của nó. Mô hình này vô cùng quý giá trong giai đoạn phát triển, cung cấp phản hồi ngay lập tức về các thay đổi, và rất cần thiết cho các quy trình tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD) nơi hành vi của tác nhân cần được xác minh trước khi triển khai. Nó đảm bảo rằng hiệu suất của tác nhân được đánh giá trong trạng thái hoạt động thực tế của nó.

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
    }

Ngược lại, đánh giá ngoại tuyến (offline evaluation) hoạt động với dữ liệu lịch sử. Thay vì khởi tạo một tác nhân trực tiếp, Task Function truy xuất các dấu vết tương tác đã ghi trước đó từ các nguồn như nhật ký, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống quan sát. Sau đó, nó phân tích các dấu vết lịch sử này thành định dạng mong đợi của các evaluator, cho phép họ đưa ra phán đoán. Cách tiếp cận này rất hiệu quả để đánh giá lưu lượng truy cập sản xuất, thực hiện phân tích hiệu suất lịch sử hoặc so sánh các phiên bản tác nhân khác nhau với một tập hợp nhất quán các tương tác người dùng thực mà không phải chịu chi phí tính toán khi chạy lại tác nhân trực tiếp. Nó đặc biệt hữu ích cho việc phân tích hồi cứu và đánh giá tập dữ liệu quy mô lớn.

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
    }

Bất kể bạn đang kiểm thử một tác nhân mới được triển khai hay xem xét kỹ lưỡng dữ liệu sản xuất của nhiều tháng, các công cụ đánh giá mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng báo cáo mạnh mẽ tương tự trong Strands Evals đều có thể áp dụng được. Task Function trừu tượng hóa nguồn dữ liệu, thích nghi nó một cách liền mạch với hệ thống đánh giá, từ đó cung cấp những hiểu biết nhất quán và toàn diện về hiệu suất của tác nhân. Tích hợp đánh giá mạnh mẽ như vậy là chìa khóa cho các quy trình làm việc lập trình tác nhân nâng cao, tương tự như những gì đã thảo luận trong Lập trình tác nhân Xcode.

Đánh giá chất lượng tác nhân bằng các Evaluators tích hợp sẵn

Với việc Task Function truyền tải hiệu quả đầu ra của tác nhân đến hệ thống đánh giá, bước quan trọng tiếp theo là xác định những khía cạnh nào của chất lượng tác nhân cần đo lường. Strands Evals được thiết kế để cung cấp một đánh giá toàn diện, và do đó, nó cung cấp một bộ các evaluator tích hợp sẵn. Mỗi evaluator này được thiết kế đặc biệt để nhắm mục tiêu và đánh giá các khía cạnh khác nhau về hiệu suất và chất lượng đầu ra của tác nhân AI.

Khung này hiểu rằng chất lượng tác nhân có nhiều khía cạnh. Không chỉ cần tác nhân tạo ra văn bản; văn bản đó phải hữu ích, liên quan, mạch lạc và trung thực với ngữ cảnh hoặc tài liệu nguồn của nó. Các chỉ số truyền thống thường không thể nắm bắt được những thuộc tính chủ quan nhưng quan trọng này. Đây chính là lúc sức mạnh của các evaluator dựa trên LLM, được đề cập trước đó, trở nên không thể thiếu. Bằng cách tận dụng chính các mô hình ngôn ngữ lớn để đóng vai trò là 'người phán xét', Strands Evals có thể thực hiện các đánh giá định tính tinh vi. Các LLM này có thể phân tích phản hồi của tác nhân về tính hữu ích tổng thể của nó đối với người dùng, luồng logic của nó, sự tuân thủ các sự kiện hoặc hướng dẫn đã chỉ định và khả năng duy trì tính nhất quán trong suốt cuộc hội thoại. Khả năng phán đoán thông minh, sắc thái này cho phép các nhà phát triển vượt ra ngoài việc so sánh từ khóa đơn giản và thực sự hiểu được hiệu quả và độ tin cậy của các tác nhân AI của họ trong các kịch bản thực tế.

Kết luận: Đảm bảo tác nhân AI sẵn sàng sản xuất với Strands Evals

Việc chuyển đổi tác nhân AI từ ý tưởng đến triển khai sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một chiến lược đánh giá tinh vi, vượt qua những hạn chế của kiểm thử phần mềm truyền thống. Strands Evals cung cấp chính xác điều này: một khung thực tiễn, có cấu trúc, công nhận tính không xác định vốn có và bản chất thích ứng phức tạp của các tác nhân AI. Bằng cách định nghĩa rõ ràng việc đánh giá thông qua Cases, điều phối nó thông qua Experiments, và áp dụng các Evaluators tinh tế — đặc biệt là những evaluator được hỗ trợ bởi LLM để đưa ra phán đoán định tính — Strands Evals cho phép các nhà phát triển đánh giá hiệu suất một cách có hệ thống.

Tính linh hoạt của Task Function, hỗ trợ cả đánh giá trực tuyến theo thời gian thực để phát triển nhanh chóng và phân tích ngoại tuyến dữ liệu lịch sử, càng củng cố tiện ích của nó trong suốt vòng đời của tác nhân. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng các tác nhân AI không chỉ hoạt động tốt mà còn hữu ích, mạch lạc và mạnh mẽ, mang lại sự tự tin cần thiết cho việc tích hợp thành công chúng vào các môi trường sản xuất quan trọng. Việc áp dụng các khung như Strands Evals là điều cần thiết đối với bất kỳ ai nghiêm túc trong việc xây dựng, triển khai và duy trì các tác nhân AI chất lượng cao, sẵn sàng sản xuất trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng ngày nay.

Nguồn gốc

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

Câu hỏi thường gặp

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.

Cập nhật tin tức

Nhận tin tức AI mới nhất qua email.

Chia sẻ