에이전틱 평가 탐색
자동화된 평가는 에이전틱 AI 자산을 테스트하고 프로덕션 준비가 되는 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다. 평가의 작동 방식, 대상을 위한 설계, 제공되는 이점에 대해 자세히 알아보십시오.
에이전트 평가 개요
자동화된 에이전틱 평가는 AI 에이전트 빌더가 에이전트가 프로덕션에 대한 준비가 되었다는 객관적이고 설명 가능한 증거를 제공하여 자신감을 있게 배포하는 데 도움이 됩니다. 정의된 데이터 세트에 대해 에이전트를 실행하고 LLM 기반 판단을 적용하여 작업 완성도, 응답 정확도 및 도구 사용과 같은 품질을 점수화하여 품질 보증에서 추측을 제거합니다. 여기에서 시스템은 개선을 확인하기 위해 재평가를 트리거하기 전에 적용할 수 있는 권장 최적화를 생성합니다.
AI 에이전트 및 에이전틱 워크플로우와 같은 에이전틱 AI 자산을 빌드하는 것은 반복적인 프로세스입니다. 에이전트 기반 평가는 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 되는 구조화된 방식으로 AI 자산의 품질을 검증하도록 설계되었습니다. 대표적인 데이터 세트에 대해 테스트하기 때문에 실제 상황을 처리하기 위한 에이전틱 AI 자산의 성능에 대해 더 확신을 가질 수 있습니다.
에이전트 기반 평가는 비프로덕션 환경에서 실행할 수 있으며 실시간 배포가 필요하지 않습니다. 에이전트 기반 AI 자산의 테스트 단계에서 실행하여 벤치마크 및 표준을 충족하면서 프로덕션 환경에 배포할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
에이전트 기반 평가 사용자
| 사용자 | 설명 |
|---|---|
| 에이전트 빌더 | 에서 에이전트를 AI 에이전트 스튜디오빌드하는 개발자 또는 구성자입니다. 자동화된 평가는 에이전트 빌더가 대규모로 엄격한 평가를 실행할 수 있도록 설계되었습니다. |
| 플랫폼 관리자 | 프로덕션에 승인된 에이전트를 관리하는 플랫폼 관리자는 배포 전에 자동화된 평가 결과를 사용하여 품질을 입증할 수 있습니다. |
| AI 리드 및 아키텍트 | AI 리드와 아키텍트는 여러 에이전트의 감사 추적 및 품질 메트릭에 대한 자동화된 평가 결과를 사용할 수 있습니다. |
자동화된 평가 워크플로우
- 이름, 선택한 에이전틱 AI 자산 및 해당 버전, 메트릭, 데이터 세트를 사용하여 평가 실행을 구성합니다.
- LLM이 에이전틱 응답을 판단할 때 실행을 실행하고 진행률을 추적합니다.
- 판단 점수와 식별된 문제 및 추적을 포함한 실행 결과를 분석합니다.
- 대상 권장 사항으로 에이전틱 AI 자산을 최적화한 다음 재평가를 트리거합니다.
- 에이전트 기반 AI 자산에 대한 향후 실행 품질 또는 기타 변경 사항을 확인합니다.
자동 평가의 이점
| 혜택 | 기능 | 사용자 |
|---|---|---|
| 에이전틱 AI 자산의 특정 버전의 품질 평가 | 평가 실행 실행 | 에이전트 빌더 |
| 에이전틱 AI 응답 및 성능에 대한 자체 표준 설정 | 사용자 지정 메트릭 | 에이전트 빌더, 플랫폼 관리자, AI 리드 및 아키텍트 |
| 평가 진행 시 추적 | 진행 중인 결과 | 에이전트 빌더 |
| 문제를 식별하고 소스로 다시 추적 | 평가 출력 | 에이전트 빌더, AI 리드, AI 설계자 |
| 평가 결과에 따라 에이전틱 AI 자산 최적화 | 시스템에서 생성된 최적화 권장 사항 | 에이전트 빌더 |
다음으로 살펴볼 내용
에이전트 기반 평가 구성 및 사용에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.