В середине 2024 года AI-агенты стали главной темой обсуждений в технологическом сообществе — с помощью них теперь выполняют множество задач от заказа ингредиентов для ужина до бронирования билетов и записи на прием к врачу. Затем появились вертикальные AI-агенты — узкоспециализированные системы, о которых заговорили как о потенциальной замене привычных SaaS-решений. Но по мере роста влияния агентов увеличиваются и риски, связанные с их преждевременным внедрением.
Недостаточно протестированный AI-агент может стать источником множества проблем: от неточных предсказаний и скрытой предвзятости до плохой адаптивности и уязвимостей в безопасности. Такие ошибки дезориентируют пользователей и подрывают доверие к системе, нарушая принципы fairness и транспарентности.
Если вы разрабатываете AI-агента, наличие чёткой стратегии безопасного деплоймента критически важно. В этой статье мы рассмотрим, почему тщательная валидация необходима, разберём пошаговые подходы к тестированию и методы проведения комплексной оценки AI-агентов для обеспечения их надёжного развертывания.
Зачем проводить оценку AI-агентов?
Разработка AI-агента подразумевает его подготовку к непредсказуемым ситуациям, с которыми он будет сталкиваться в реальной жизни. Как и в случае с оценкой LLM, мы хотим убедиться, что агент способен справляться как с типовыми задачами, так и с нетривиальными кейсами, не принимая при этом несправедливых или ошибочных решений. Например, если агент используется для скоринга кредитных заявок, он обязан обеспечивать равное отношение ко всем заявителям. Если же он выступает в роли виртуального ассистента, его способность понимать неожиданные вопросы должна быть на уровне с обработкой рутинных запросов. Глубокое предварительное тестирование позволяет выявить и устранить потенциальные проблемы до того, как они приведут к негативным последствиям в проде.
Кроме того, оценка критически важна для соответствия нормативным требованиям и формирования доверия. В таких чувствительных отраслях, как финтех и здравоохранение, существуют жесткие регуляторные рамки, направленные на защиту конфиденциальности и безопасности пользователей. Демонстрация соответствия этим стандартам позволяет убедить регуляторов, стейкхолдеров и конечных пользователей в том, что AI-инструмент прошел полноценную проверку. Люди охотнее доверяют системе и делегируют ей принятие значимых решений, когда видят, что она прошла реалистичное и тщательное тестирование.
Наконец, регулярная переоценка помогает поддерживать AI-агента в актуальном и устойчивом состоянии по мере изменения внешних условий. Даже если система показывает хорошие результаты в контролируемой среде, реальный мир постоянно меняется. Постоянное тестирование позволяет вовремя выявлять деградацию производительности, непокрытые сценарии и возникающие с течением времени байасы. С каждым обновлением агент становится более эффективным и устойчивым, обеспечивая стабильные и надежные результаты в более широком диапазоне ситуаций.
Как оценивать AI-агента?
Оценка AI-агента не обязательно должна быть чрезмерно сложной, но она должна быть строго системной. Ниже представлен практический подход к проектированию и проведению оценки агентов.
1. Сформируйте полноценный тестовый датасет
Оценка AI-агента должна начинаться с формирования обширного набора входных данных, отражающих как типичное, так и нестандартное взаимодействие пользователей с системой. Вам не нужно создавать огромное количество кейсов — приоритет должен быть на охват, а не на объём.
Например, если вы разрабатываете чат-бота для клиентской поддержки, в тестовом датасете должны быть представлены:
Обычные запросы (например, «Где мой заказ?»)
Пограничные случаи (например, случайные оффтоп-вопросы или крайне запутанные формулировки)
Целевые запросы, направленные на конкретные функции, которые агент умеет выполнять
Со временем этот набор следует расширять или адаптировать по мере появления новых паттернов использования.
2. Пропишите рабочий процесс агента
Затем следует разложить внутреннюю логику агента на этапы. Каждый значимый шаг — будь то вызов функции, использование навыка или принятие решения о маршрутизации — заслуживает отдельной оценки. Прокладывая карту всех возможных путей, которые может пройти агент, вы получаете возможность точнее определить, где могут возникнуть проблемы.
3. Выберите подходящие методы оценки
Имея четкое представление о шагах работы агента, определите, как именно вы будете их измерять. В целом, существует два основных подхода:
Сравнение с ожидаемым результатом
Если вы можете заранее задать правильный ответ — например, конкретный фрагмент данных — вы можете сравнивать вывод агента с этим эталоном. Такой метод быстро выявляет отклонения.Использование другой модели или эвристики
Когда нет однозначно «правильного» ответа или когда важна качественная оценка (например, насколько естественно звучит ответ), можно подключить другую языковую модель (LLM-as-a-judge) или ручного ревьюера. Этот подход менее формализован, но дает более тонкое понимание качества.
4. Учитывайте специфические для агента сложности
Помимо оценки отдельных компонентов, важно смотреть на то, как агент собирает всё воедино:
Выбор навыка (skill selection):
Если агент выбирает из нескольких функций, необходимо убедиться, что он каждый раз делает корректный выбор.Извлечение параметров (parameter extraction):
Проверьте, что агент не только выбирает нужный навык, но и передает в него правильные параметры. Входные данные могут быть сложными или пересекающимися, поэтому нужны тщательные тест-кейсы.Траектория выполнения (execution path):
Убедитесь, что агент не застревает в ненужных циклах и не делает повторяющихся вызовов. Такие ошибки на уровне потока исполнения особенно трудно обнаружить без системной проверки.
5. Итерации и доработка
Когда всё настроено, можно переходить к улучшению LLM-агента. После каждого изменения — будь то новая версия промпта, добавление функции или корректировка логики — запускайте тестовый датасет снова. Это позволяет отслеживать прогресс и вовремя ловить баги, которые вы могли внести в процессе правок.
Постоянно добавляйте новые тестовые сценарии, если появляются свежие edge cases или меняется поведение пользователей. Даже если это приведёт к тому, что новые результаты будет трудно напрямую сравнивать со старыми, важнее всего захватывать реалистичные вызовы из текущей среды.
Пример AI-агента
Предположим, вы хотите, чтобы агент забронировал поездку в Сан-Франциско. Что происходит «за кулисами»?
Сначала агент должен определить, какой инструмент или API нужно вызвать в зависимости от вашего запроса. Он должен правильно интерпретировать, чего именно вы хотите, и какие ресурсы подойдут для выполнения задачи.
Затем он может обратиться к API поиска, чтобы проверить доступные рейсы или отели, а также, возможно, задать уточняющие вопросы или скорректировать структуру запроса к инструменту в зависимости от контекста.
И наконец, вы ожидаете, что агент вернёт дружелюбный и точный ответ — желательно с конкретными деталями вашей поездки.
Пример оценки AI-агента
Теперь рассмотрим, как можно поэтапно провести оценку такого агента.
Есть несколько ключевых аспектов, которые стоит проверить. Во-первых, правильно ли агент выбрал инструмент? Когда он формирует запрос на поиск или бронирование, вызывает ли он нужную функцию с корректными параметрами? Насколько точно он использует контекст — даты, предпочтения, локацию? И, наконец, как выглядит финальный ответ: соответствует ли он по тону и фактам?
В такой системе много точек отказа. Например, агент может забронировать рейс в Сан-Диего вместо Сан-Франциско. Поэтому важно проверять не только финальный output от LLM, но и всю логику принятия решений на каждом этапе. Часто ошибки возникают на уровне выбора инструмента, некорректного использования контекста или неподходящего тона ответа. Иногда пользователи могут сознательно или случайно манипулировать системой, что приводит к неожиданным результатам.
Для оценки каждого из этих факторов можно использовать обратную связь от пользователей, подход human-in-the-loop или LLM-as-a-judge — чтобы проверить, действительно ли ответ агента соответствует заданным требованиям.
Оценка AI-агентов с помощью SuperAnnotate
Оценка систем на базе агентов может быть нетривиальной задачей, но настраиваемый интерфейс SuperAnnotate даёт прозрачность на каждом этапе — будь то анализ входных данных, маршрутов принятия решений или использования инструментов. Благодаря упрощенному созданию датасетов и аналитике производительности, SuperAnnotate помогает точно определить, где агент даёт сбой и как его можно улучшить.
Адаптация под вашу архитектуру агента
Гибкий интерфейс SuperAnnotate подстраивается под ваш пайплайн, упрощая визуализацию каждого этапа reasoning агента. Вы можете увидеть, какие навыки или инструменты были задействованы, как принимались решения и где именно произошли ошибки.
Бесшовная интеграция данных
Прямая интеграция с вашими AI-платформами и источниками данных позволяет импортировать критически важную информацию — такие как решения агента, вызовы функций и финальные ответы — напрямую в SuperAnnotate. Консолидация всей информации в одном месте ускоряет процесс оценки, минимизирует ручную работу и помогает быстрее внедрять улучшения.
Совместная работа
SuperAnnotate разработан для командной работы — будь то подключение экспертов предметной области или использование LLM в роли оценщиков. Несколько ревьюеров могут комментировать выводы агента, добавлять аннотации и помечать проблемные участки. Такой подход обеспечивает более полную и сбалансированную оценку за счет объединения разных точек зрения.
Безопасность данных
Благодаря сертификациям SOC2 Type 2 и ISO27001, SuperAnnotate обеспечивает защиту данных как в облаке, так и в on-prem инфраструктуре. Контроль доступа на основе ролей и сегментация данных дополнительно защищают чувствительную информацию, позволяя вашей команде сосредоточиться на создании надежных агентов без компромиссов по безопасности.
Пример оценки агента с помощью SuperAnnotate
Чтобы сделать пример более наглядным, представим базового мультишагового агента, отвечающего за организацию вечеринки в стиле 80-х. Мы воспользуемся платформой SuperAnnotate для запуска агента и сбора датасета для оценки на основе пользовательских предпочтений.
По мере сбора информации о предпочтениях агент может задавать уточняющие вопросы, рекомендовать различные активности и адаптировать свои предложения в соответствии с запросом пользователя. В данном случае мы сфокусируемся на четырех критериях оценки: релевантность, полезность, фактическая точность и разнообразие предложений.
Для простоты в этом примере будет показан только один раунд взаимодействия. В идеале агент должен проводить несколько итераций, уточняя свои рекомендации и вопросы, пока результат не будет полностью соответствовать ожиданиям пользователя.
В качестве примера агент может предложить несколько уточняющих вопросов о музыке, нарядах, декорациях или играх для вечеринки. Он может посоветовать пригласить гостей прийти в неоновых цветах, надеть гетры или пиджаки с подплечниками, а также использовать яркие приглашения в стиле 80-х.
После сбора достаточного количества деталей, вот пример плана, который агент генерирует на основе уточняющих вопросов и своих рекомендаций.
Сбор данных для оценки помогает согласовать действия агента с предпочтениями пользователя. Со временем этот процесс итеративной донастройки на основе данных позволяет агенту предлагать рекомендации, которые становятся всё более релевантными, точными и разнообразными.
Заключение
Тщательная оценка — это основа надежного AI-агента. Проверяя каждый этап его логики, собирая обратную связь из реального мира и проводя точечные улучшения, вы создаете систему, на которую можно положиться. Будь то бронирование билетов или обработка клиентских запросов — грамотно протестированный агент стабильно выдаёт точные и полезные результаты, оставаясь синхронизированным с потребностями пользователя на каждом этапе взаимодействия.
