Создание лучших агентов с помощью комплексной оценки

Статья на Dev.to рассматривает необходимость внедрения строгих комплексных (end-to-end) систем оценки для разработки автономных ИИ-агентов. Автор утверждает, что разработчики часто совершают ошибку, автоматизируя процессы, которые они не до конца понимают. Для создания эффективных агентов команды должны разбивать сложные задачи на этапы и использовать синтетические данные для моделирования реальных бизнес-сценариев. В статье подчеркивается, что критерии оценки, установленные экспертами предметной области и проверяемые с помощью LLM, имеют решающее значение для измерения производительности. Автор призывает подходить к разработке агентов как к машинному обучению, используя такие методы, как абляция и сжатие навыков, для оптимизации работы и снижения затрат. Тестируя память с помощью сценариев «прокрутки вперед» и опираясь на метрики, основанные на данных, а не на интуиции, команды могут значительно повысить надежность и эффективность своих агентов в профессиональной среде.