조사 아티클
출시 전 AI Agent 평가는 업무 작업을 정의하고, 대표 사례와 적대적 사례를 만들고, 답변와 도구 추이를 함께 채점하며, 합의한 임계값를 넘지 못하면 게시을 막는 과정입니다.
읽기 전에
작업 성공, 근거성, 도구 정확성, 안전성, 비용, 복구, 담당자 검토를 포함한 출시 평가표.
데모에 대한 신뢰 대신 반복 가능한 출시 근거가 필요한 Agent 책임자와 제품 팀.
AI Agent 평가 · Agent 테스트 · 출시 판정 기준 · Microsoft.Extensions.AI.평가
지표을 고르기 전에 결과, 허용 도구, 금지 작업, 근거, 비용, 지연, 승인, 중단 조건을 정의합니다. 유창한 답변에도 잘못된 쓰기가 동반될 수 있습니다.
일반 작업, 경계 사례 사례, 과거 오류, 거부해야 할 작업, 악성 콘텐츠, 시간 초과, 비어 있는 검색, 복구를 포함하고 각 사례를 정확한 제품 개정에 연결합니다.
정확한 규칙은 결정론적 확인, 품질 판단은 보정된 평가자를 사용합니다. 모호한 기준, 영향이 큰 변경, 출시는 사람이 결정합니다.
근거를 명시적으로 선택하고 비밀 정보과 불필요한 개인 데이터를 제거하며 예상 결과을 정의하고 악용와 복구 사례를 분리합니다.
근거성, 완전성, 작업 준수, 의도 해결, 도구 선택와 인수, 측 영향, 재시도, 지연, 성공 작업당 비용를 측정합니다.
오류를 조사하고 제한된 변경를 제안하며 사람이 수용 또는 거부한 뒤 게시 전에 같은 사례로 비교합니다.
성공한 채팅 몇 개는 데이터세트이 아닙니다. 평균 점수는 단 한 번의 비가역 작업을 숨길 수 있으므로 중요한 쓰기에는 정확한 거부하다와 승인 사례가 필요합니다.
LLM 판정 모델는 근거를 제시하다 정확한 정보가 아닙니다. 담당자 레이블로 보정하고 정확한 확인를 유지하며 모델, 청구, 기반 시설 오류를 통과로 바꾸지 않습니다.
평가은 보안 테스트, 운영 환경 모니터링, 고객 검증을 대체하지 않습니다. 근거 평가 경로을 분리합니다.
유용한 결과는 색깔 있는 점수가 아니라 다음 변경 뒤에도 적용할 결정 규칙입니다.
최소 정확도, 허용하지 않는 사례, 비용, 지연, 편차, 잔여 위험를 승인할 사람을 정합니다.
Agent, 지침, 모델, 도구, Knowledge, 평가자 프로필, 사례, 반복 정책을 기록해 비교 가능하게 합니다.
시범 운영 또는 운영 환경의 중요한 오류를 통합 제품군에 추가하고 다음 게시 전에 통과를 요구합니다.
Prostir에는 Agent, Skill, Company이 공유하는 구현된 Evaluations 모듈이 있으며 형식이 지정된 사례, 프로필, 제한된 실행, 결과, 오류 신호, 제안를 정확한 제품 책임자 아래 둡니다.
근거는 명시적 선택과 동의 뒤에만 들어옵니다. 결정론적 확인는 판정 모델가 필요 없고 Microsoft.Extensions.AI.평가은 모델 여신의 명시적 승인과 양수 예산이 필요합니다.
실행은 제품를 변경하거나 게시하다하지 않습니다. 제안은 담당자 검토를 기다리고 정확한 초안 개정이 여전히 현재일 때 그 초안만 변경할 수 있습니다.
솔루션
한 가지 일을 맡는 지침 Agent 또는 내가 소유한 기존 Agents를 조율하는 Agent 소유 작업 흐름를 만들 수 있습니다. 새 Agent는 기본 비공개이며, 실제 사용자로 시험한 뒤 전용 HTTPS 주소와 MCP 엔드포인트로 게시합니다.
솔루션
대상 사용자, 맡길 일, 사용할 공식 자료와 허용할 행동을 알려 주세요. 첫 버전에서 제공할 가치와 안전하게 제외할 범위를 함께 정합니다.