Оценки (evals) для ИИ-агентов
Оценки (evals) — это систематические тесты, измеряющие, насколько хорошо ИИ-агент выполняет задачу; это набор тестов для недетерминированных систем, используемый, чтобы ловить регрессии и сравнивать изменения.
Поскольку агенты недетерминированы, нельзя судить об изменении по одной попытке. Оценки прогоняют агента на фиксированном наборе задач с заданными критериями успеха и оценивают результаты — автоматически, силами другой модели в роли судьи или людьми. Хороший набор оценок превращает «стало вроде лучше» в число, которое можно отслеживать, так что вы понимаете, действительно ли новый промпт, модель или инструмент улучшили дело — или тихо что-то сломали.
Ключевые тезисы
- Повторяемый набор задач с критериями успеха, оцениваемый, чтобы измерить качество агента.
- Необходимы, потому что агенты недетерминированы — один прогон ничего не доказывает.
- Оценивание может быть автоматическим, силами модели-судьи (LLM-as-judge) или человеческим.
- Они превращают субъективное «кажется, лучше» в отслеживаемую метрику и ловят регрессии раньше, чем это сделают пользователи.
Освой на практике
Way of the Agent обучает инженерии ИИ-агентов уровень за уровнем — сначала такие концепты, потом практика, XP и Хроники ИИ.
Начать бесплатно →