Як оцінити AI-агента перед запуском

До метрик опиши потрібний результат, дозволені інструменти, заборонені дії, джерело доказів, межу вартості й затримки, точки затвердження та умову зупинки. Гарна відповідь може приховувати неправильний інструмент виклик або частковий запис.

Додай звичайні задачі, складні винятки, минулі збої, відхилений дії, застарілий чи ворожий контент, тайм-аут інструменти, порожній пошук і відновлення. Кожен випадок прив'язуй до точної ревізії продукту.

Для чітких правил використовуй детермінований перевірки, для якості — відкалібровані оцінювач оцінювачі. Людина все одно приймає неоднозначні критерії, важливі зміни й остаточне рішення про запуск.

Кілька успішних чатів — це приклади, не набір даних. Середнє приховує одну незворотну помилку, тому істотний дії потребують точних відмова і затвердження випадки.

LLM оцінювач не є обґрунтовувати достовірні дані. Звіряй його з людськими оцінками, залишай детермінований перевірки для точних правил і не перетворюй помилку моделі, виставлення рахунків чи інфраструктура на успішний результат.

Оцінювання не замінює безпека тестування, робоче середовище моніторинг або клієнт перевірка. Тримай ці докази окремо, навіть якщо вони використовують спільні випадки чи трасування.

У Prostir реалізований один спільний модуль Оцінювання для Agent, Skill і Company. Він зберігає типізований випадки, оцінювач профілі, обмежені запуски, результати, збій сигнали та покращення пропозиції біля точного власника продукту.

Доказ потрапляє туди лише після явного вибору й згода. Детермінований перевірки не потребують оцінювач; перевірки через Microsoft.Розширення.AI.Оцінювання вимагають прямого дозволу на модель кредити і позитивного бюджет.

Запуск ніколи не змінює й не публікує продукт. Пропозиція чекає людського рішення, а застосування ще раз перевіряє точну ревізію й змінює лише чернетка.