AI Agents evalueren vóór lancering

Definieer resultaat, toegestane hulpmiddelen, verboden acties, bewijs, kosten, latency, goedkeuringen en stopvoorwaarde vóór de maatstaf. Een vloeiend antwoord kan een verkeerde write verbergen.

Gebruik gewone taken, edge cases, eerdere fouten, weigeringen, vijandige inhoud, timeouts, lege retrieval en herstel; koppel elke case aan een exacte versie.

Gebruik deterministische controles voor exacte regels en gekalibreerde evaluators voor kwaliteit. Mensen beslissen over onduidelijke criteria, wijzigingen met hoge impact en de launch.

Een paar geslaagde chats zijn voorbeelden, geen gegevensverzameling. Een gemiddelde kan één onomkeerbare actie verbergen; kritieke writes vereisen exacte weigerings- en goedkeuring-cases.

Een LLM judge is geen ground truth. Kalibreer met menselijke labels, behoud exacte controles en maak van model-, billing- of infrastructuurfouten nooit een pass.

Evaluatie vervangt geen securitytest, bewaking of klantvalidatie. Houd deze bewijsstromen gescheiden.

Prostir heeft één geïmplementeerde Evaluations-module voor Agent, Skill en Company met getypeerde cases, profielen, runs, resultaten, failuresignalen en voorstellen onder het exacte product.

Bewijs komt alleen binnen na expliciete selectie en toestemming. Deterministische controles hebben geen judge nodig; Microsoft.Extensions.AI.Evaluatie vereist kredietautorisatie en een positief budget.

Een run wijzigt of publiceert het product nooit. Een voorstel wacht op menselijke beoordeling en mag alleen de concept wijzigen waarvan de exacte versie nog actueel is.