Utvärdera agentprestanda
Lär Er metoder och mätvärden för att kvantitativt bedöma Era AI-agenters effektivitet och tillförlitlighet.
Utvärdera agentprestanda är en gratis lektion i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden på CoddyKit. Detta är lektion 3 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden innehåller totalt 4 lektioner.
Varför ska ni utvärdera er agent?
Det är spännande att bygga en AI-agent, men hur vet ni om den faktiskt presterar bra? Det är här utvärdering kommer in!
Agentevaluering är processen att bedöma agentens prestanda, tillförlitlighet och effektivitet. Den hjälper er att förstå om agenten gör det ni utformade den för att göra och var den kan behöva förbättras.
Vilka mätvärden är viktiga?
När vi utvärderar agenter tittar vi på flera viktiga mätvärden. De hjälper oss att kvantifiera olika aspekter av prestandan:
- Träffsäkerhet: Ger agenten korrekta svar eller utför den rätt handlingar?
- Fördröjning: Hur snabbt svarar agenten?
- Kostnad: Hur mycket kostar det att köra agenten (till exempel API-anrop)?
- Robusthet: Hur väl hanterar agenten oväntad eller varierad indata?
Är svaret korrekt?
Träffsäkerhet är ofta det första man tänker på. Den mäter hur ofta agenten producerar ett korrekt eller önskat resultat.
För en Q&A-agent innebär träffsäkerhet att ge rätt svar. För en uppgiftsorienterad agent innebär det att slutföra uppgiften på avsett sätt.
Det kan ibland vara svårt att definiera vad som är "korrekt" och det kan kräva mänsklig bedömning, särskilt för subjektiva uppgifter.
Hastighet och kostnad
Fördröjning syftar på den tid det tar för agenten att bearbeta en indata och generera ett svar. En långsam agent kan frustrera användarna!
Kostnad är en annan viktig faktor. Varje API-anrop till en LLM eller ett externt verktyg medför en kostnad. Att optimera agenten för lägre kostnader är avgörande vid produktionsdistribution.
Att balansera hastighet och kostnad mot träffsäkerhet är en vanlig utmaning vid agentutveckling.
Agentens motståndskraft
En agents robusthet mäter dess förmåga att prestera konsekvent över ett brett spektrum av indata, inklusive sådan som är tvetydig, felaktigt formaterad eller oväntad.
En robust agent "går" inte enkelt sönder och ger inte nonsenssvar när den ställs inför mindre variationer eller knepiga specialfall. Robusthet testas genom att prova olika scenarier.
Facitdata
För att utvärdera en agent kvantitativt behöver ni en uppsättning testfall med kända, korrekta svar. Detta kallas er utvärderingsuppsättning eller era facitdata.
Er utvärderingsuppsättning bör:
- Innehålla varierade indata som speglar användning i verkligheten.
- Ha tydligt definierade förväntade utdata för varje indata.
- Vara separerad från data som används för att träna eller utveckla agenten.
Mänsklig granskning jämfört med maskinell granskning
Agentevaluering kan göras på två huvudsakliga sätt:
- Manuell utvärdering: Människor granskar agentens utdata och bedömer kvalitet, korrekthet och relevans. Detta är avgörande för subjektiva uppgifter.
- Automatiserad utvärdering: Program jämför agentens utdata med fördefinierade "facitdata" med hjälp av mätvärden som träffsäkerhet. Detta är snabbare och skalbart för objektiva uppgifter.
Ofta ger en kombination av båda metoderna bäst resultat.
Sätt det på prov
Vi ska titta på ett mycket förenklat Python-exempel som simulerar utvärdering av en agents svar mot förväntade svar. Det här visar grundidén med programmatisk kontroll.
Prova att köra exemplet:
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}%")Förstå resultaten
När du har kört din utvärdering får du poäng för de mätvärden du har valt. Dessa siffror är inte bara till för syns skull – de vägleder dina nästa steg!
- Låg träffsäkerhet: Visar på problem med agentens resonemang, kunskap eller promptdesign.
- Hög svarstid: Tyder på ineffektiv användning av verktyg eller komplexa kedjor.
- Hög kostnad: Kan innebära för många LLM-anrop eller att dyra modeller används i onödan.
Använd dessa insikter för att stegvis förbättra din agent.
Kontrollera din förståelse
Utifrån det vi har lärt oss, vilka av följande är viktiga aspekter att ta hänsyn till när man utvärderar prestandan hos en AI-agent?
Sammanfattning: utvärdera agentens prestanda
I den här lektionen har du lärt dig varför det är viktigt att utvärdera dina AI-agenter och vilka centrala mätvärden du bör ta hänsyn till.
- Vi gick igenom träffsäkerhet, svarstid, kostnad och robusthet som viktiga KPI:er.
- Du förstod behovet av ett utvärderingsset (facitdata).
- Vi utforskade både manuella och automatiserade utvärderingsmetoder.
Regelbunden utvärdering är avgörande för att bygga tillförlitliga och effektiva AI-agenter. Fortsätt att förfina dina agenter utifrån de insikter du får!
Lär dig AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 50
Vanliga frågor
Är lektionen ”Utvärdera agentprestanda” gratis?
Ja – hela texten till ”Utvärdera agentprestanda” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden innehåller totalt 4 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Utvärdera agentprestanda”?
Lär Er metoder och mätvärden för att kvantitativt bedöma Era AI-agenters effektivitet och tillförlitlighet. Ni övar på AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 3 av 4.
Hur lång tid tar lektionen ”Utvärdera agentprestanda”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden-lektionen?
Ja. Varje AI-agenter med LangChain och autonoma arbetsflöden-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- LangSmith för tracing och övervakning
- Felsöka agenters tankeprocesser
- Utvärdera agentprestanda
- Övervaka tokenanvändning och kostnader