Slik evaluerer du AI-agenter før lansering

Definer resultat, tillatte verktøy, 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 gjenoppretting; knytt hvert tilfelle til en eksakt revisjon.

Bruk deterministiske kontroller 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 datasett. 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 kontroller og gjør aldri modell-, billing- eller infrastrukturfeil til pass.

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

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

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

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