Агенти ШІ: Як Створити Бездоганний Досвід та Успішно Його Оцінити

Агенти Майбутнього: Як Оцінювати та Створити Бездоганний Досвід

Ліла Гарт

У березні 2023 року Gartner передбачив: до 2028 року третина всіх взаємодій з Gen AI відбуватиметься з використанням автономних агентів та моделей дій. Це майбутнє вже стукає у наші двері, обіцяючи епоху, де штучний інтелект функціонуватиме практично автономно, без потреби у людському втручанні. Нові технології не просто розумітимуть наші запити – вони будуть планувати дії, виконувати їх і, що найцікавіше, навчатися та адаптуватися в процесі. Щоб було ясно,

Я зустрілася з цією темою на нещодавній технічній конференції, де експерти поділилися своїми знаннями про роль оцінки в розробці ефективних агентів штучного інтелекту. Ось що я дізналася.

Непередбачувана Динаміка: Чому Оцінка Ключова

Традиційні програмні додатки, зазвичай, працюють за чітко визначеними алгоритмами. Чесно кажучи, агенти штучного інтелекту, навпаки, вирізняються динамізмом та непередбачуваністю. Їх здатність приймати рішення та мислити логічно робить оцінку критично важливою. До речі,

Уявіть собі агента, створеного для допомоги клієнтам у пошуку ідеального будинку. Створювати його можна різними способами, але основна функція, як правило, базується на взаємодії з клієнтом через велику мовну модель (LLM). Ця модель витягує ключову інформацію: бажану площу, кількість спалень, бажаний район. Потім агент шукає відповідні об’єкти в базі даних, використовуючи інструменти, наприклад, пошук, а також може. Інтегруватися з календарями для організації зустрічей з ріелторами, розраховувати іпотеку та ініціювати процедуру попереднього схвалення. Безумовно,

Все це звучить вражаюче, але чи не таїть це в собі підводні камені? Зрозуміло, саме тому оцінка стає вирішальною.

Питання, які Варто Поставити Собі

Щоб переконатися, що ваш AI-агент працює як треба. Необхідно поставити собі низку критичних запитань:

• Що, якщо клієнт надасть лише часткову інформацію? Який шлях припустимо, обере агент бо чи зможе він ефективно зібрати необхідні дані?
• Що, якщо клієнт відмовиться надавати певну інформацію? Простіше кажучи, Як агент відреагує? Чи не вдасться до маніпуляцій, щоб отримати бажане?
• Що станеться, якщо наприклад, агент проведе пошук, але нічого не знайде? Більше того, Як він повідомить клієнта? Цікаво, чи збереже він позитивне враження від спілкування. Але

Тон спілкування агента також важливий. Чи вміє він бути ввічливим, щоб не викликати негативні емоції у клієнтів? Чи не використовує сарказм або пасивно-агресивні коментарі?

Ключ до Успіху: Структурована Оцінка

На щастя, існує низка стратегій для структурованої оцінки агентів штучного інтелекту, що дозволяють мінімізувати ризики їх непередбачуваної поведінки:

1. Визначення Метрик:
   • Метрики ефективності: точність, час відповіді, відсоток помилок, коефіцієнт виконання завдання.
   • Метрики відповідності нормативним вимогам: упередженість, пояснення, атрибуція джерела, показник HAP, токсичність.
   • Стійкість до зловживань: оцінка поведінки агента у. Вражених сценаріях (тобто, коли користувачі намагаються обдурити систему).
2. Підготовка Даних:
   • Моделювання Реальних Сценаріїв: враховуйте різноманітні ситуації та шляхи розвитку взаємодії з агентом. Цікаво,
   • Використання Ground Truth: збирайте дані, які дозволять порівняти результати роботи агента з очікуваними результатами. Це необхідно при розрахунку деяких метрик.
3. Написання Коду:
   • Порівняння З Ground Truth:. Створіть код для оцінки бачите, розбіжностей між відповідями агента та еталонними результатами.
   • Використання LLM Як Судді: у багатьох сучасних системах LLM. Використовуються для оцінки якості вихідних даних, наприклад, створення відповідних підказок.
4. Проведення Тестів:
   взагалі,
   • Тестування Різних Сценаріїв: проженіть агент через усі підготовлені сценарії, в такому дусі.
   • Перевірка Інтеграції Інструментів: переконайтеся, що всі інтеграції працюють правильно, забезпечуючи безперебійний користувацький досвід.
5. Оцінка Результатів:
   • Аналіз Зібраних Даних: проведіть всебічний аналіз отриманих даних.
   • Прийняття Рішень: визначте, які метрики потребують пріоритетності. Наприклад, розумієте, чи необхідно жертвувати точністю заради більшої швидкості відповіді?
6. Оптимізація:
   • Налаштування Потоків: оптимізуйте логіку. Роботи, розумієте, щоб забезпечити максимальну ефективність та досягнення цільових показників.
   • Виправлення Помилок: вирішуйте будь-які проблеми, пов’язані з викликом інструментів. Звичайно,
   • Тонке Налаштування: адаптуйте підказки, які використовуються агентом чи LLM, щоб забезпечити максимальну результативність.
7. Ітерація:
   • Невпинне Покращення: пам’ятайте. Що розробка та тестування агентів – це циклічний процес.
   • Моніторинг у Виробництві: збирайте дані з реальних взаємодій для постійного покращення. Справа в тому, що

Не Пропустіть Деталі

Будівництво. Агентів – це процес, що вимагає уваги до деталей. Більше того, оцінюючи їх, потрібно дивитися на набагато глибшому рівні, ніж просто на правильність відповідей. При створенні агента для пошуку житла, наприклад, потрібно враховувати можливість того, що клієнт не має чітких вимог. Або скажімо, що він може захотіти побачити не тільки варіанти. З бази даних, але й ті, що з’явилися нещодавно.

Оцінка також повинна враховувати питання конфіденційності даних та етичні аспекти. Чи знає агент, як захистити приватну інформацію клієнтів? Чи уникає він упереджених суджень? Звичайно,

Створення та оцінка агентів штучного інтелекту – це неймовірно захоплюючий і складний процес. З правильним підходом та безперервним навчанням ми можемо розкрити весь потенціал. Цих інтелектуальних помічників, розумієте, перетворюючи їх на потужні інструменти для покращення нашого життя. Пам’ятайте, що шлях до успіху полягає в уважному аналізі, постійному вдосконаленні та неупередженості. Майбутнє вже тут – і воно вимагає від нас найвищого професіоналізму та відданості.