Testen von agentischen KI-Systemen
Einen KI-Agenten zu bauen, ist einfach. Sicherzustellen, dass er nicht außer Kontrolle gerät, ist schwierig. Sie benötigen ein strenges Test-Framework, um vom Prototyp in die Produktion zu gelangen.
Befolgen Sie diese acht Phasen, um Ihren Agenten abzusichern:
Phase 1: Komponententests Schreiben Sie Unit-Tests für jede Ebene. Testen Sie Ihren Research-Agenten, Ihre Suchwerkzeuge und Ihr Gedächtnis. Verwenden Sie Mock-Daten, die von Ihren Experten genehmigt wurden. Erstellen Sie Stubs für Ihre externen APIs wie Shopify oder Meta. Wenn eine API nicht erreichbar ist, sollte Ihr Test nicht deshalb fehlschlagen.
Phase 2: Das Prompt-Repository Bauen Sie eine Bibliothek präziser Prompts auf. Verschlagworten Sie diese nach Geschäftsbereich. Berücksichtigen Sie Fehlerfälle wie Prompt Injection und leere Tool-Antworten. Testen Sie Multi-Turn-Konversationen, um sicherzustellen, dass das Gedächtnis funktioniert. Überprüfen Sie, dass keine Benutzerdaten zwischen den Sitzungen durchsickern.
Phase 3: Abdeckung und Trajektorie Prüfen Sie, ob jedes Tool tatsächlich aufgerufen wird. Überprüfen Sie dann den Pfad, den der Agent genommen hat. Es reicht nicht aus, ein Tool aufzurufen. Der Agent muss das richtige Tool mit den richtigen Argumenten in der richtigen Reihenfolge verwenden.
Phase 4: Versionierte Durchläufe Kennzeichnen Sie jeden Durchlauf mit einer Versionsnummer. Speichern Sie jede Antwort. Führen Sie jeden Prompt mehrmals aus, um die Zufälligkeit des Modells zu berücksichtigen. Verfolgen Sie Ihre Erfolgsquote, Kosten, Token und Latenz. Genauigkeit ist ein geschäftlicher Kompromiss gegenüber Geschwindigkeit und Preis.
Phase 5: Ground-Truth-Speicher Halten Sie verifizierte Antworten für jeden Prompt bereit. Legen Sie fest, wer diese Antworten ändern darf. Wenn Sie Ihre Ground Truths nicht aktualisieren, wenn sich Ihr Produkt ändert, werden Ihre Tests zu Recht fehlschlagen.
Phase 6: Der Evaluator Bewerten Sie die Durchläufe anhand Ihrer Ground Truth. Nutzen Sie einen LLM-Judge, um Präzision und Korrektheit zu prüfen. Achten Sie auf Bias beim Judge. Vergleichen Sie LLM-Scores mit menschlichen Labels, um die Genauigkeit sicherzustellen.
Phase 7: Menschliche Überprüfung Erstellen Sie ein Dashboard für Fälle mit niedrigen Scores. Lassen Sie Menschen die Fehler korrigieren. Nutzen Sie diese menschlichen Korrekturen, um Ihren LLM-Judge zu trainieren.
Phase 8: CI/CD-Integration Führen Sie Komponententests bei jedem Pull Request aus. Führen Sie die gesamte Suite jede Nacht aus. Legen Sie einen Schwellenwert fest, der Deployments blockiert, wenn die Scores sinken.
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