Så utvärderar du AI-agenter före lansering

Definiera resultat, tillåtna tools, förbjudna åtgärder, evidens, kostnad, latens, godkännanden och stoppvillkor före metriken. Ett flytande svar kan dölja en felaktig skrivning.

Ta med vanliga uppgifter, kantfall, tidigare fel, nekade åtgärder, fientligt innehåll, timeouts, tom retrieval och återhämtning; bind varje fall till en exakt revision.

Använd deterministiska checks för exakta regler och kalibrerade utvärderare för kvalitet. Människor avgör tvetydiga kriterier, ändringar med hög påverkan och lansering.

Några lyckade chattar är exempel, inte ett dataset. Ett medelvärde kan dölja en irreversibel åtgärd; kritiska writes kräver exakta nekande- och godkännandefall.

En LLM judge är inte ground truth. Kalibrera mot mänskliga etiketter, behåll exakta checks och gör aldrig model-, billing- eller infrastrukturfel till pass.

Evaluation ersätter inte säkerhetstest, övervakning eller kundvalidering. Håll evidensspåren separata.

Prostir har en implementerad gemensam Evaluations-modul för Agent, Skill och Team med typade fall, profiler, runs, resultat, felsignaler och förslag på exakt produkt.

Evidens tas in först efter uttryckligt val och samtycke. Deterministiska checks kräver ingen judge; Microsoft.Extensions.AI.Evaluation kräver godkända krediter och positiv budget.

En run ändrar eller publicerar aldrig produkten. Ett förslag väntar på mänsklig granskning och får bara ändra det draft vars exakta revision fortfarande gäller.