Testing Agentic AI Systems
Construir un agente de IA es fácil. Asegurarse de que no se descontrole es difícil. Necesitas un marco de pruebas estricto para pasar del prototipo a la producción.
Sigue estas ocho etapas para asegurar tu agente:
Stage 1: Component tests Escribe pruebas unitarias para cada capa. Prueba tu agente de investigación, tus herramientas de búsqueda y tu memoria. Utiliza datos simulados (mock data) aprobados por tus expertos. Crea stubs para tus APIs externas como Shopify o Meta. Si una API está caída, tu prueba no debería fallar por ello.
Stage 2: The prompt repository Construye una biblioteca de prompts precisos. Etiquétalos por área de negocio. Incluye casos de fallo como la inyección de prompts y respuestas de herramientas vacías. Prueba conversaciones de múltiples turnos para asegurar que la memoria funcione. Comprueba que los datos de usuario no se filtren entre sesiones.
Stage 3: Coverage and trajectory Comprueba si cada herramienta se ejecuta realmente. Luego, comprueba la ruta que tomó el agente. No basta con ejecutar una herramienta. El agente debe usar la herramienta correcta, con los argumentos correctos y en el orden correcto.
Stage 4: Versioned runs Marca cada ejecución con un número de versión. Almacena cada respuesta. Ejecuta cada prompt varias veces para tener en cuenta la aleatoriedad del modelo. Realiza un seguimiento de tu tasa de aprobación, coste, tokens y latencia. La precisión es un compromiso comercial frente a la velocidad y el precio.
Stage 5: Ground truth store Mantén respuestas verificadas para cada prompt. Decide quién puede cambiar estas respuestas. Si no actualizas tus ground truths cuando tu producto cambia, tus pruebas fallarán correctamente.
Stage 6: The evaluator Califica las ejecuciones frente a tu ground truth. Utiliza un juez LLM para comprobar la precisión y la corrección. Vigila el sesgo del juez. Compara las puntuaciones del LLM con etiquetas humanas para garantizar la precisión.
Stage 7: Human review Crea un panel de control para los casos con puntuaciones bajas. Permite que los humanos corrijan los errores. Utiliza estas correcciones humanas para entrenar a tu juez LLM.
Stage 8: CI/CD integration Ejecuta pruebas de componentes en cada pull request. Ejecuta la suite completa todas las noches. Establece un umbral que bloquee los despliegues si las puntuaciones bajan.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi