KI-Agenten vor dem Launch evaluieren

Definieren Sie Ergebnis, erlaubte Tools, verbotene Aktionen, Evidenz, Kosten, Latenz, Freigaben und Abbruchbedingung vor der Metrik. Eine flüssige Antwort kann einen falschen Schreibvorgang verdecken.

Nutzen Sie normale Aufgaben, Grenzfälle, frühere Fehler, verweigerte Aktionen, feindliche Inhalte, Timeouts, leeres Retrieval und Recovery; binden Sie jeden Fall an eine genaue Revision.

Nutzen Sie deterministische Checks für exakte Regeln und kalibrierte Evaluatoren für Qualität. Menschen entscheiden über mehrdeutige Kriterien, folgenreiche Änderungen und den Launch.

Einige erfolgreiche Chats sind Beispiele, kein Dataset. Ein Durchschnitt kann eine irreversible Aktion verbergen; kritische Writes brauchen exakte Ablehnungs- und Freigabefälle.

Ein LLM Judge ist keine Ground Truth. Kalibrieren Sie ihn mit menschlichen Labels, behalten Sie exakte Checks und werten Sie Modell-, Billing- oder Infrastrukturfehler nie als Pass.

Evaluation ersetzt weder Sicherheitstest noch Monitoring oder Kundenvalidierung. Halten Sie die Evidenz getrennt.

Prostir besitzt ein implementiertes gemeinsames Evaluations-Modul für Agent, Skill und Team mit typisierten Fällen, Profilen, Runs, Ergebnissen, Fehlersignalen und Vorschlägen am exakten Produkt.

Evidenz wird nur nach ausdrücklicher Auswahl und Zustimmung aufgenommen. Deterministische Checks brauchen keinen Judge; Microsoft.Extensions.AI.Evaluation erfordert Kreditfreigabe und positives Budget.

Ein Run ändert oder veröffentlicht nie das Produkt. Ein Vorschlag wartet auf menschliche Prüfung und darf nur den Draft ändern, dessen genaue Revision noch aktuell ist.