Slik evaluerer du AI-agenter før lansering

Definer resultat, tillatte tools, forbudte handlinger, evidens, kostnad, ventetid, godkjenninger og stoppvilkår før metrikk. Et flytende svar kan skjule en feil write.

Ta med vanlige oppgaver, edge cases, tidligere feil, avslag, fiendtlig innhold, timeouts, tom retrieval og recovery; knytt hvert tilfelle til en eksakt revisjon.

Bruk deterministiske checks for eksakte regler og kalibrerte evaluators for kvalitet. Mennesker avgjør tvetydige kriterier, endringer med høy påvirkning og lansering.

Noen vellykkede chatter er eksempler, ikke et dataset. Et gjennomsnitt kan skjule en irreversibel handling; kritiske writes trenger eksakte avvisnings- og godkjenningstilfeller.

En LLM judge er ikke ground truth. Kalibrer mot menneskelige labels, behold eksakte checks og gjør aldri modell-, billing- eller infrastrukturfeil til pass.

Evaluation erstatter ikke sikkerhetstest, overvåking eller kundevalidering. Hold evidenssporene adskilt.

Prostir har én implementert Evaluations-modul delt av Agent, Skill og Team med typede cases, profiler, runs, resultater, feilsignaler og forslag på det eksakte produktet.

Evidens tas inn først etter eksplisitt valg og samtykke. Deterministiske checks trenger ingen judge; Microsoft.Extensions.AI.Evaluation krever kredittgodkjenning og positivt budsjett.

En run endrer eller publiserer aldri produktet. Et forslag venter på menneskelig review og kan bare endre draftet dersom den eksakte revisjonen fortsatt gjelder.