Sådan evaluerer du AI-agenter før lancering

Definér resultat, tilladte værktøjer, forbudte handlinger, evidens, pris, latenstid, godkendelser og stopbetingelse før metrikkens valg. Et flydende svar kan skjule et forkert write.

Medtag almindelige opgaver, edge cases, tidligere fejl, afvisninger, fjendtligt indhold, timeouts, tom retrieval og gendannelse; bind hver sag til en præcis version.

Brug deterministiske kontroller til præcise regler og kalibrerede evaluators til kvalitet. Mennesker afgør tvetydige kriterier, ændringer med høj påvirkning og lancering.

Nogle få vellykkede chats er eksempler, ikke et datasæt. Et gennemsnit kan skjule en irreversibel handling; kritiske writes kræver præcise afvisnings- og godkendelsescases.

En LLM judge er ikke ground truth. Kalibrér mod menneskelige labels, behold præcise kontroller og gør aldrig model-, billing- eller infrastrukturfejl til pass.

Evaluering erstatter ikke sikkerhedstest, monitorering eller kundevalidering. Hold evidenssporene adskilt.

Prostir har ét implementeret Evaluations-modul delt af Agent, Skill og Company med typede cases, profiler, runs, resultater, fejlsignaler og forslag på det præcise produkt.

Evidens optages kun efter eksplicit valg og samtykke. Deterministiske kontroller behøver ingen judge; Microsoft.Extensions.AI.Evaluering kræver kreditgodkendelse og positivt budget.

En run ændrer eller publicerer aldrig produktet. Et forslag venter på menneskelig gennemgang og må kun ændre det kladde, hvis præcise version stadig er gældende.