AI-агент говорит, что всё сделал. А ты уверен? Что нужно знать про оценку

Процесс оценки включает несколько ключевых метрик, таких как точность (accuracy), эффективность (efficiency), масштабируемость (scalability) и время отклика (response time). Для генеративных AI-агентов, создающих текст, таких как агенты на основе больших языковых моделей, оценка фокусируется на когерентности (coherence), релевантности (relevance) и фактической корректности (factual correctness) выдаваемых ответов. В случае предиктивных AI-приложений используются метрики типа precision, recall и F1-score, позволяющие измерить способность агента делать надежные прогнозы. Также учитываются ориентированные на пользователя критерии, такие как удовлетворённость пользователей (user satisfaction) и плавность диалога (conversational flow), отражающие способность агента осмысленно взаимодействовать с пользователями.

Помимо чисто технических метрик производительности, оценка включает контроль соблюдения принципов ответственного AI (responsible AI), таких как минимизация предвзятости (bias minimization), прозрачность (transparency) и конфиденциальность данных (data privacy). Этические принципы AI предписывают агентам быть справедливыми (fair), интерпретируемыми (interpretable) и свободными от дискриминационного поведения. Для достижения этих целей применяются такие методы оценки, как бенчмарк-тестирование, оценка с участием человека (human-in-the-loop assessments), A/B-тестирование и симуляции реальных сценариев (real-world simulations). Систематически оценивая AI-агентов, организации могут повысить качество своих AI-решений, оптимизировать автоматизацию и улучшить бизнес-процессы, минимизируя риски, связанные с ненадежным или предвзятым поведением агентных AI-систем.

Для оценки AI-агентов необходим структурированный подход в рамках более широкой формальной системы наблюдаемости (observability). Методы оценки могут сильно различаться, однако типично процесс включает следующие этапы:

1. Определение целей и метрик оценки

В чём состоит цель агента? Каковы ожидаемые результаты? Как этот AI используется в реальных условиях?

См. раздел «Типичные метрики оценки AI-агентов» для ознакомления с наиболее распространёнными метриками, которые можно отнести к категориям производительности, взаимодействия и пользовательского опыта, этических и ответственных AI-принципов (ethical and responsible AI), эффективности системы и задачеспецифических метрик (task-specific metrics).

2. Сбор данных и подготовка к тестированию

Для эффективной оценки AI-агента используются репрезентативные наборы данных, включающие разнообразные входные данные, отражающие реальные сценарии, и тестовые сценарии, симулирующие условия реального времени. Аннотированные данные представляют собой базовую истину (ground truth), с которой можно сравнивать результаты работы AI-модели.

Необходимо подробно отобразить каждый шаг workflow, будь то вызов API, передача информации другому агенту или принятие решения. Разбивая рабочий процесс на отдельные элементы, проще оценить, как агент обрабатывает каждый этап. Также важно учитывать целостный подход агента к решению задачи — последовательность выполнения шагов, которую агент выбирает при решении многоэтапной задачи.

3. Проведение тестирования

Запускайте AI-агента в различных средах и фиксируйте результаты. Разбивайте задачи агента на отдельные шаги и оценивайте каждый из них.

Например, отслеживайте использование агентом подхода retrieval augmented generation (RAG) для получения информации из внешней базы данных или выполнение API-запросов.

4. Анализ результатов

Сравнивайте полученные результаты с заранее определенными критериями успешности и выявляйте области для улучшения. Анализируйте компромиссы между производительностью и этическими соображениями.

Выбрал ли агент правильный инструмент? Корректно ли была вызвана нужная функция? Передал ли агент необходимую информацию в правильном контексте? Сгенерировал ли агент фактологически правильный ответ?

LLM-as-a-judge («LLM в роли судьи») — это автоматизированная система оценки, анализирующая эффективность AI-агентов на основе заранее заданных критериев и метрик. Вместо того чтобы полагаться исключительно на оценки людей, LLM-as-a-judge использует алгоритмы, эвристики или AI-модели скоринга для оценки ответов, решений и действий AI-агентов.

5. Оптимизация и итеративное улучшение

Разработчики могут корректировать промпты, отлаживать алгоритмы, упрощать логику или изменять архитектуры агентов на основе результатов оценки.

Например, в задачах клиентской поддержки можно ускорить генерацию ответов и выполнение задач. Эффективность системы может быть оптимизирована с точки зрения масштабируемости и потребления ресурсов.

Разработчики стремятся к тому, чтобы агенты работали в соответствии с замыслом. С учетом автономности AI-агентов важно понимать причины («почему») принятия тех или иных решений агентом.

Рассмотрим некоторые из наиболее распространённых метрик, используемых разработчиками для успешной оценки своих AI-агентов:

Производительность (Performance)

• Accuracy (Точность) — измеряет, как часто AI выдает корректные или ожидаемые результаты.
• Precision и Recall (Точность и Полнота) — используются в задачах классификации для оценки релевантности результатов и полноты охвата.
• F1 score — метрика, представляющая собой баланс между precision и recall, полезная для оценки предиктивных моделей машинного обучения.
• Error rate (Частота ошибок) — доля неправильных выходных данных или неудачных операций агента.
• Latency (Задержка) — время, необходимое AI-агенту для обработки запроса и возврата результата.
• Adaptability (Адаптивность) — способность агента корректировать своё поведение в зависимости от новой информации.

Взаимодействие и пользовательский опыт

Для AI-агентов, взаимодействующих с пользователями (например, чат-ботов и виртуальных ассистентов), применяются следующие метрики:

• User satisfaction score (CSAT) — уровень удовлетворенности пользователей ответами AI-агента.
• Engagement rate (Уровень вовлеченности) — частота и интенсивность взаимодействий пользователей с AI-системой.
• Conversational flow (Плавность диалога) — способность AI-агента поддерживать осмысленную и последовательную беседу.
• Task completion rate (Доля успешного завершения задач) — насколько эффективно AI-агент помогает пользователям выполнить поставленную задачу.

Этика и ответственность AI

Чтобы убедиться в справедливости, прозрачности и отсутствии предвзятости AI-агентов, разработчики используют следующие метрики:

• Bias and fairness score (Оценка предвзятости и справедливости) — выявляет расхождения и дискриминацию в решениях AI для различных групп пользователей.
• Explainability (Объяснимость) — показывает, насколько выходные данные и решения AI понятны и интерпретируемые для человека.
• Data privacy compliance (Соответствие конфиденциальности данных) — измеряет соблюдение агентом требований регуляций по защите персональных данных, таких как GDPR или CCPA.
• Adversarial robustness (Устойчивость к adversarial-атакам) — проверяет, насколько эффективно AI-система противостоит попыткам манипуляций или введения в заблуждение при помощи специально подобранных входных данных.

Система и эффективность

Эти метрики используются для оценки операционной эффективности AI-систем:

• Scalability (Масштабируемость) — показывает, насколько хорошо AI-система справляется с возрастающей нагрузкой.
• Resource usage (Использование ресурсов) — измеряет потребление вычислительных ресурсов, памяти и энергии.
• Uptime and reliability (Доступность и надежность) — отслеживает время бесперебойной работы системы и частоту отказов.

Задачеспецифические метрики (Task-specific)

В зависимости от области применения AI могут использоваться специализированные метрики:

• Perplexity (для NLP-моделей) — измеряет, насколько хорошо языковая модель предсказывает последовательности текста; чем ниже perplexity, тем лучше модель.
• BLEU и ROUGE (для генерации текста) — оценивают качество текста, созданного AI, путем сравнения с эталонными (написанными человеком) примерами.
• MAE / MSE (для предиктивных моделей) — Mean Absolute Error (MAE) и Mean Squared Error (MSE) используются для оценки точности прогнозов, вычисляя среднюю абсолютную или квадратичную ошибку.