AI Agents evalueren vóór lancering

Definieer resultaat, toegestane tools, verboden acties, bewijs, kosten, latency, approvals en stopvoorwaarde vóór de metric. Een vloeiend antwoord kan een verkeerde write verbergen.

Gebruik gewone taken, edge cases, eerdere fouten, weigeringen, vijandige content, timeouts, lege retrieval en recovery; koppel elke case aan een exacte revision.

Gebruik deterministische checks 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 dataset. Een gemiddelde kan één onomkeerbare actie verbergen; kritieke writes vereisen exacte weigerings- en approval-cases.

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

Evaluation vervangt geen securitytest, monitoring of klantvalidatie. Houd deze bewijsstromen gescheiden.

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

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

Een run wijzigt of publiceert het product nooit. Een voorstel wacht op menselijke review en mag alleen de draft wijzigen waarvan de exacte revision nog actueel is.