Evaluering av agentytelse
Lær metoder og måleverdier for kvantitativ vurdering av AI-agentenes effektivitet og pålitelighet
Evaluering av agentytelse er en gratis leksjon i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter på CoddyKit. Dette er leksjon 3 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter inneholder totalt 4 leksjoner.
Hvorfor evaluere agenten?
Det er spennende å bygge en AI-agent, men hvordan vet De om den faktisk fungerer godt? Det er her evaluering kommer inn!
Agentevaluering er prosessen med å vurdere agentens ytelse, pålitelighet og effektivitet. Den hjelper Dem med å forstå om agenten gjør det De utviklet den for å gjøre, og hvor den kan trenge forbedringer.
Hvilke målinger er viktige?
Når vi evaluerer agenter, ser vi på flere sentrale målinger. Disse hjelper oss med å kvantifisere ulike sider ved ytelsen:
- Nøyaktighet: Gir agenten riktige svar eller utfører den riktige handlinger?
- Forsinkelse: Hvor raskt svarer agenten?
- Kostnad: Hvor mye koster det å kjøre agenten (for eksempel API-kall)?
- Robusthet: Hvor godt håndterer den uventede eller varierte inndata?
Er svaret riktig?
Nøyaktighet er ofte det første folk tenker på. Det måler hvor ofte agenten produserer riktige eller ønskede utdata.
For en spørsmål-og-svar-agent betyr nøyaktighet å gi riktig svar. For en oppgaveorientert agent betyr det å fullføre oppgaven slik den var ment.
Det kan noen ganger være vanskelig å definere hva som er «riktig», og det kan kreve menneskelig vurdering, særlig for subjektive oppgaver.
Hastighet og kostnader
Forsinkelse viser til tiden agenten bruker på å behandle inndata og generere et svar. En treg agent kan frustrere brukerne!
Kostnad er en annen viktig faktor. Hvert API-kall til en LLM eller et eksternt verktøy medfører en kostnad. Det er avgjørende å optimalisere agenten for lavere kostnader i produksjonsmiljøer.
Å balansere hastighet og kostnad mot nøyaktighet er en vanlig utfordring i agentutvikling.
Agentens motstandsdyktighet
En agents robusthet måler evnen til å fungere konsekvent på tvers av et bredt spekter av inndata, inkludert inndata som er tvetydige, feilformaterte eller uventede.
En robust agent «slutter» ikke lett å fungere og gir heller ikke meningsløse svar når den møter små variasjoner eller vanskelige spesialtilfeller. Testing av robusthet innebærer å prøve ut varierte scenarier.
Fasitdataene
For å evaluere en agent kvantitativt trenger De et sett med testtilfeller med kjente, riktige svar. Dette kalles et evalueringssett eller fasitdata.
Evalueringssettet bør:
- Inneholde varierte inndata som gjenspeiler bruk i den virkelige verden.
- Ha tydelig definerte forventede utdata for hver inndata.
- Være atskilt fra data som brukes til å trene eller utvikle agenten.
Menneskelig kontra maskinell vurdering
Agentevaluering kan utføres på to hovedmåter:
- Manuell evaluering: Mennesker vurderer agentens utdata og bedømmer kvalitet, riktighet og relevans. Dette er avgjørende for subjektive oppgaver.
- Automatisert evaluering: Programmer sammenligner agentens utdata med en forhåndsdefinert «fasit» ved hjelp av målinger som nøyaktighet. Dette er raskere og skalerer bedre for objektive oppgaver.
Ofte gir en kombinasjon av begge tilnærmingene de beste resultatene.
Sette det på prøve
La oss se på et svært forenklet Python-eksempel som simulerer evaluering av agentsvar opp mot forventede svar. Dette viser hovedideen bak programmatisk kontroll.
Prøv å kjøre dette eksempelet:
def evaluate_response(question, agent_output, expected_output):
print(f"Q: {question}")
print(f"Agent Output: {agent_output}")
print(f"Expected Output: {expected_output}")
is_correct = (agent_output.strip().lower() == expected_output.strip().lower())
print(f"Correct? {is_correct}\n")
return is_correct
# Simulate agent responses for a few questions
test_cases = [
{"q": "What is 10 + 5?", "agent": "15", "expected": "15"},
{"q": "Capital of France?", "agent": "Paris", "expected": "Paris"},
{"q": "Who invented the lightbulb?", "agent": "Edison", "expected": "Nikola Tesla"}, # Intentionally incorrect
{"q": "Tell me a fun fact.", "agent": "The shortest war in history...", "expected": "The shortest war in history..."}
]
correct_count = 0
for case in test_cases:
if evaluate_response(case["q"], case["agent"], case["expected"]):
correct_count += 1
accuracy = (correct_count / len(test_cases)) * 100
print(f"--- Evaluation Summary ---")
print(f"Total Questions: {len(test_cases)}")
print(f"Correct Answers: {correct_count}")
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}%")Forstå resultatene
Når evalueringen er kjørt, får De poengsummer for de valgte måleverdiene. Disse tallene er ikke bare til pynt – de veileder Dem i de neste stegene!
- Lav nøyaktighet: Indikerer problemer med agentens resonnering, kunnskap eller utformingen av prompten.
- Høy forsinkelse: Tyder på ineffektiv bruk av verktøy eller komplekse kjeder.
- Høye kostnader: Kan bety at det gjøres for mange LLM-kall, eller at dyre modeller brukes unødvendig.
Bruk denne innsikten til å forbedre agenten trinnvis.
Test forståelsen
Basert på det vi har lært, hvilke av de følgende punktene er viktige hensyn når man evaluerer ytelsen til en AI-agent?
Oppsummering: Evaluering av agentytelse
I denne leksjonen har De lært om betydningen av å evaluere AI-agentene Deres og om viktige måleverdier som bør vurderes.
- Vi gikk gjennom nøyaktighet, forsinkelse, kostnad og robusthet som viktige KPI-er.
- De forsto behovet for et evalueringssett (fasit).
- Vi utforsket både manuelle og automatiserte evalueringsmetoder.
Regelmessig evaluering er avgjørende for å bygge pålitelige og effektive AI-agenter. Fortsett å forbedre agentene Deres basert på innsikten De får!
Lær deg AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 12
- Leksjoner
- 50
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Evaluering av agentytelse» gratis?
Ja – hele teksten i «Evaluering av agentytelse» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Evaluering av agentytelse»?
Lær metoder og måleverdier for kvantitativ vurdering av AI-agentenes effektivitet og pålitelighet Du øver på AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 3 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Evaluering av agentytelse»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-leksjonen?
Ja. Alle AI-agenter med LangChain og autonome arbeidsflyter-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- LangSmith for sporing og overvåking
- Feilsøking av agenters tankeprosesser
- Evaluering av agentytelse
- Tokenbruk og kostnadsovervåking