Sådan evaluerer du AI-agenter før lancering

Definér resultat, tilladte tools, 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 recovery; bind hver sag til en præcis revision.

Brug deterministiske checks 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 dataset. 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 checks og gør aldrig model-, billing- eller infrastrukturfejl til pass.

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

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

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

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