Измерение агентных систем

Без тщательного измерения невозможно обеспечить, чтобы система соответствовала своим намеченным целям или обрабатывала сложности реальных окружений. Определяя четкие цели, устанавливая релевантные метрики и используя систематические процессы оценки, разработчики могут направлять проектирование и реализацию агентных систем к достижению высокой производительности и удовлетворенности пользователей.

Измерение — краеугольный камень

Эффективное измерение начинается с идентификации четких, действенных метрик, которые выравниваются с целями и требованиями агентной системы. Эти метрики служат как бенчмарки для оценки способности агента выполнять задачи и соответствовать ожиданиям пользователей. Успех зависит от определения конкретных, измеримых целей, которые отражают желаемые результаты для системы, такие как улучшение вовлеченности пользователей или автоматизация сложного процесса.

Обрамляя hero-сценарии — репрезентативные примеры высокоприоритетных случаев использования — разработчики могут обеспечить, чтобы их метрики нацеливались на основные функции, которые определяют успех агента. В отсутствие тщательного и постоянного измерения становится невозможно знать, являются ли изменения действительно улучшениями, понимать, как агенты работают в реалистичных и враждебных настройках, или защищаться от неожиданных регрессий.

Выбор правильных метрик одинаково критичен. Метрики должны охватывать комбинацию количественных индикаторов, таких как точность, время ответа, надежность, масштабируемость, прецизионность и полнота, а также качественных мер, таких как удовлетворенность пользователей. Например, в агенте обслуживания клиентов время ответа и точность могут измерять производительность, в то время как обратная связь пользователей захватывает общую удовлетворенность.

В случае языковых агентов традиционные метрики точного совпадения часто не могут захватить подлинную полезность, так как правильные ответы могут принимать множество форм. В результате современная практика все больше полагается на меры семантического подобия — такие как расстояние на основе встраиваний, BERTScore, BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) или ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) — для оценки того, действительно ли выходы агента соответствуют намерению данной задачи, даже если формулировка отличается от эталонного ответа.

Интеграция оценки в жизненный цикл разработки: Чтобы реализовать преимущества измерения, критично интегрировать механизмы оценки непосредственно в жизненный цикл разработки агента. Вместо того чтобы откладывать оценку на конец, успешные команды автоматизируют как можно больше, запуская тесты всякий раз, когда новый код объединяется или модели обновляются. Поддерживая постоянный источник истины для ключевых метрик со временем, становится возможным обнаруживать регрессии рано, предотвращая достижение новыми багами или деградациями продакшена.

Автоматизированная оценка, однако, редко рассказывает всю историю. Особенно в новых или высокорисковых доменах, регулярная выборка и человеческий обзор выходов агента в цикле могут выявить тонкие проблемы и предоставить качественное ощущение прогресса или оставшихся вызовов. Наиболее эффективные команды относятся к оценке как к итеративному процессу, уточняя как своих агентов, так и свои метрики в ответ на постоянную обратную связь и изменяющиеся требования.

Интеграция оценки в жизненный цикл разработки

Измерение не должно быть запоздалой мыслью, и оно не может быть оставлено неформальным методам, таким как просто "просмотр" выходов или полагание на инстинкт. В отсутствие систематической оценки слишком легко даже для экспертных команд обмануть себя, веря, что их агентные системы улучшаются, когда на самом деле прогресс иллюзорный или неравномерный.

Ведущие команды интегрируют автоматизированную, офлайн-оценку на каждом этапе разработки. По мере того как новые инструменты или рабочие процессы добавляются к агенту, соответствующие тестовые случаи и примеры оценки должны добавляться к растущему набору оценки. Этот дисциплинированный подход обеспечивает, чтобы прогресс измерялся не только против фиксированного бенчмарка, но и по расширяющемуся охвату возможностей системы.

Высококачественные наборы оценки могут действовать как живая спецификация того, что агент должен обрабатывать, поддерживая воспроизводимость и обнаружение регрессий по мере эволюции системы. Отслеживая исторические результаты на этих наборах оценки, команды могут идентифицировать, когда кажущиеся улучшения приходят за счет вновь введенных ошибок или деградаций в других местах системы.

В отличие от импровизированного или ручного обзора, эта тщательная практика обеспечивает культуру подотчетности и предоставляет количественную основу для принятия решений. В конечном итоге, тщательная курация и постоянное расширение наборов оценки — соответствующих как унаследованным, так и возникающим функциям — позволяет командам поддерживать доверие к своим метрикам и обеспечивает, чтобы агентные системы действительно продвигались к своим намеченным целям.

Создание и масштабирование наборов оценки

Основа любой стратегии измерения — это высококачественный набор оценки, который отражает разнообразие, неоднозначность и граничные случаи, с которыми система столкнется в реальном мире. Статические, вручную курированные тестовые наборы недостаточны для современных агентных систем: они рискуют переобучением, пропускают длинные хвосты режимов отказа и не могут идти в ногу с эволюционирующими рабочими процессами и поведением пользователей.

Хороший набор оценки определяет как входное состояние, так и ожидаемый результат, позволяя автоматизированную валидацию поведения агента. Каждый пример тестирует несколько вещей одновременно: может ли агент правильно рассуждать, сопоставлять контекст разговора с использованием инструментов и производить дружелюбные для человека подтверждения.

Метрики оценки, такие как полнота инструментов (tool recall), точность параметров (parameter accuracy) и полнота фраз (phrase recall), количественно определяют эти поведения. Если агент вместо этого вернул весь заказ или не включил подходящий язык в свое финальное сообщение, эти метрики отразили бы ошибку — предоставляя точные, действенные сигналы для улучшения.

Формализация примеров оценки: Формализуя примеры оценки в структурированном формате — включая входное состояние, историю разговора и ожидаемое финальное состояние — команды могут автоматизировать оценку и агрегировать метрики по широкому разнообразию сценариев. Этот формат хорошо масштабируется. После установления новые примеры могут быть добавлены вручную, извлечены из логов продакшена или даже сгенерированы с использованием базовых моделей.

Языковые модели могут быть промптнуты для введения неоднозначности, инъекции редких идиом или мутации рабочих примеров в граничные случаи. Эти сгенерированные моделью образцы могут затем быть просмотрены и уточнены людьми перед включением в тестовый набор.

Целевые техники генерации: Чтобы продвинуть границы дальше, команды могут применять целевые техники генерации, такие как:

• Враждебный промптинг: "Найди пользовательское сообщение, которое заставляет агента противоречить себе"
• Контрфактическое редактирование: "Измени одно слово в промпте и посмотри, не потерпит ли агент неудачу"
• Распределительная интерполяция: "Смешай два намерения, чтобы создать намеренно неоднозначный запрос"

Эти стратегии выявляют тонкие ошибки и исследуют надежность поведения агента.

Доменно-специфичное извлечение: В доменах с доступом к реальным данным, таким как логи поддержки клиентов или следы вызовов API, доменно-специфичное извлечение предоставляет еще один богатый источник материала для оценки. Между тем, стандартные бенчмарки, такие как MMLU, BBH и HELM, могут помочь контекстуализировать производительность относительно более широких трендов в области, даже когда пользовательские бенчмарки остаются необходимыми для доменно-специфичных агентов.

Со временем хорошо структурированный набор оценки становится больше, чем тестовый набор — он становится живой спецификацией того, что агент должен обрабатывать. Он поддерживает обнаружение регрессий, позволяет постоянный мониторинг и стимулирует реальный прогресс, обеспечивая, чтобы поведение агента улучшалось не только в среднем, но и в местах, которые имеют наибольшее значение.