Beheben Sie Probleme mit Agenten-Auswertungen

  • Freigeben Version: Australia
  • Aktualisiert 18. März 2026
  • 2 Minuten Lesedauer

    • Finden Sie Lösungen für häufige Evaluierungsfehler, einschließlich Ausführungsfehlern, Datenerfassungsproblemen und unerwarteten Ergebnissen.

    Bei der Verwendung von Agenten-Auswertungen können unerwartete Ausführungsergebnisse oder Fehler auftreten. Im Folgenden werden Situationen beschrieben, die Sie sehen könnten, und einige der Gründe für das Auftreten dieser Situationen.

    Evaluierungsausführung fehlgeschlagen

    Es gibt einige verschiedene Gründe, warum eine Evaluierungsausführung nicht ordnungsgemäß ausgeführt werden kann.

    Agent-Version nicht verfügbar
    Stellen Sie sicher, dass die ausgewählte Agent-Version in noch vorhanden ist KI-Agenten-Studio. Die Version muss nicht die derzeit aktive sein, gelöschte oder archivierte Versionen können jedoch nicht ausgewertet werden.
    Anwenderberechtigungen
    Bestätigen Sie, dass Ihr Anwenderdatensatz über die erforderlichen Berechtigungen verfügt , um Evaluierungsausführungen im Allgemeinen auszuführen und das spezifische KI-Asset zu verwenden. Um zu überprüfen, ob ein bestimmter Anwender Zugriff hat, können Sie einen Zugriffstest durchführen. Siehe Testen Sie den Anwenderzugriff auf einen KI-Agenten und Testen Sie den Anwenderzugriff auf einen Agenten-Workflow.
    Datenformatfehler
    Stellen Sie sicher, dass der Datensatz dem erforderlichen Format entspricht. Fehlerhafte Datensätze können dazu führen, dass die Auswertung fehlschlägt. Siehe Datenanforderungen für Agenten-Evaluierungen Für die unterstützten Datentypen.
    Metrik und Daten stimmen nicht überein
    Bestätigen Sie, dass alle ausgewählten Metriken über die erforderlichen Dateneingaben verfügen. Metriken, die Grundwahrheit erfordern, schlagen fehl, wenn das Feld „Grundwahrheit“ im Datensatz fehlt.

    Unterdurchschnittliche Leistung des KI-Assets für Agenten, obwohl keine Probleme gefunden wurden

    Wenn bei der Evaluierung keine Probleme gefunden wurden, das spezifische KI-Asset jedoch weiterhin nicht den akzeptablen Standards entspricht, berücksichtigen Sie Folgendes:

    Datensatzabdeckung
    Der Evaluierungsdatensatz enthält möglicherweise nicht die Arten von Eingaben oder Szenarien, die die Schwachstellen des Service Desk-Mitarbeiters offenlegen. Überprüfen Sie den Datensatz auf Abdeckungslücken, und fügen Sie repräsentative Edge-Fälle hinzu, um das, was ausgewertet wird, besser an realen Szenarien auszurichten.
    Metrikauswahl
    Die ausgewählten Metriken messen möglicherweise nicht, wo das agentenbasierte KI-Asset fehlschlägt. Überprüfen Sie, ob zusätzliche oder andere Metriken die Leistungslücke besser erfassen könnten. Sie können Erstellen Sie anwenderdefinierte Metriken Dient zum Auswerten anderer Dimensionen der Antworten oder Aktionen von Agenten-KI-Assets, z. B. Länge der Antwort oder ob eine Antwort bestimmte Formatierungsanforderungen erfüllt.
    Bewertungsschwellenwerte
    Der Schwellenwert für „Bestanden“ für eine Metrik kann auf einer Ebene festgelegt werden, die nicht Ihren Anforderungen entspricht. Überprüfen Sie die Schwellenwerteinstellungen in der Metrikkonfiguration, um Erfolg und Fehler neu zu definieren.

    Optimierung angewendet, die erneute Bewertung hat sich jedoch nicht verbessert

    Wenn sich die Punktzahlen der Neubewertung nach nicht verbessert haben Optimierungen werden angewendet , Versuchen Sie Folgendes:

    • Überprüfen Sie die Ablaufverfolgungsdetails für die angestrebten Probleme. Die Optimierung hat möglicherweise nur Symptome auf oberflächlicher Ebene gemildert, ohne die zugrunde liegende Ursache zu beheben.
    • Überprüfen Sie, ob die Optimierung eine Regression in einer anderen Metrik eingeführt hat. Punktzahlverbesserungen in einem Bereich können manchmal einen anderen herabsetzen, wodurch die endgültigen Punktzahlen gesenkt werden.
    • Wenn die Optimierung auf die Liste der Schritte eines agentenbasierten KI-Assets angewendet wurde, überprüfen Sie, ob die aktualisierte Liste der Schritte auf die Version angewendet wurde, die Sie bewerten.

    Datenverarbeitungsfehler

    Wenn die Daten nicht verarbeitet werden können, da sie die Datenanforderungen nicht erfüllen, kann die Auswertung nicht ordnungsgemäß ausgeführt werden. Im Folgenden werden die häufigsten Ursachen von Datenverarbeitungsfehlern beschrieben:

    Falsches Dateiformat
    Die akzeptierten Dateiformate sind CSV und strukturierte JSON. Andere Dateiformate können nicht verarbeitet werden.
    Pflichtfelder fehlen
    Datensätze müssen die Felder enthalten, die für die ausgewählten Metriken erforderlich sind. Überprüfen Sie auf fehlende oder falsch benannte Spalten. Wenn Sie eine Grundwahrheit verwenden, müssen Sie sie in den Datensatz aufnehmen.
    Codierungsprobleme
    Dateien müssen UTF-8-codiert sein. Dateien mit nicht standardmäßiger Codierung können möglicherweise nicht verarbeitet werden.
    Dateigröße
    Bei sehr großen Dateien oder Datensätzen kann während der Verarbeitung eine Zeitüberschreitung auftreten. In diesem Fall reduzieren Sie die Datenbasis-Größe, oder wenden Sie sich an Ihren Plattformadministrator.