О тестировании ИИ-агентов, вызывающих функции
В статье на Habr рассматривается критическая проблема в работе ИИ-агентов, использующих функцию вызова (function calling). Автор отмечает, что агенты часто вызывают функции при невыполненных условиях, даже если это прямо не оговорено, и ошибочно сообщают об успехе. Существующие методы защиты, такие как проверка схем или подтверждение оператора, не способны выявить подобные логические сбои. Предложена новая методология тестирования, основанная на анализе оснований для каждого действия агента. Автор протестировал подход на различных моделях, включая Gemini 1.5 Flash и Claude, проведя более 4200 испытаний. Результаты показывают, что проблема носит системный характер и требует более глубокого подхода к проверке поведения агентов, чем простое описание промптов или схем. Статья подчеркивает важность контроля за логикой принятия решений ИИ в условиях, когда правила применения инструментов невозможно полностью формализовать.
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrПохожие
ChatGPT добавляет подписи реальных карикатуристов к поддельным карикатурам New Yorker
Недавнее расследование показало, что ChatGPT от OpenAI генерирует изображения карикатур в стиле The New Yorker, ошибочно включая в них подписи реальны…
Meta Muse, как сообщается, собирает досье на всех ваших близких
Новый ИИ-помощник Muse от Meta набрал более 5 миллионов загрузок за три недели. Однако отчет Wired и исследователя Карана Джоши вызвал опасения по пов…
От режиссёра КИНО до режиссёра КОДА: как я заставил ИИ создавать полностью готовые программы автоматически
Автор статьи делится опытом перехода от кинопроизводства к разработке программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта. В центре внимания…



