リリース前にAI Agentを評価する方法

指標を選ぶ前に結果、許可ツール、禁止操作、根拠、コスト、遅延、承認、停止 条件を定義します。流暢な回答でも誤った書き込みを伴うことがあります。

通常タスク、境界事例 事例、過去障害、拒否すべき操作、悪意ある コンテンツ、タイムアウト、空 検索取得、復旧を含め、各事例を正確な製品 改訂へ結びます。

正確なルールには決定論的 確認、品質判断には調整済み 評価者を使います。曖昧な基準、高影響の変更、リリースは人が決めます。

成功した数件のチャットはデータセットではありません。平均 評価点は一度の不可逆操作を隠すため、高影響書き込みには正確な拒否すると承認 事例が必要です。

LLM 判定モデルは根拠付ける 正確な情報ではありません。担当者 ラベルで校正し、正確な確認を残し、モデル、請求、基盤のエラーを合格に変換しません。

評価はセキュリティ テスト、本番環境 監視、顧客 検証の代替ではありません。根拠 評価経路を分けます。

ProstirにはAgent、Skill、Companyで共有する実装済みEvaluations モジュールがあり、型付きの 事例、プロファイル、制限付き 実行、結果、障害 兆候、提案を正確な製品 責任者の下に保持します。

根拠は明示的な選択と同意後にのみ入ります。決定論的 確認は判定モデル不要で、Microsoft.Extensions.AI.評価を使う場合はモデル 与信の明示承認と正の予算が必要です。

実行は製品を変更も公開するもしません。提案は担当者 レビューを待ち、正確な下書き 改訂が現行の場合だけその下書きを変更できます。