エージェンティックAIシステムのテスト
AIエージェントを構築するのは簡単です。しかし、それが暴走しないようにするのは困難です。プロトタイプから本番環境へと移行するには、厳格なテストフレームワークが必要です。
エージェントの安全性を確保するために、以下の8つのステージに従ってください。
ステージ1：コンポーネントテスト
すべてのレイヤーに対してユニットテストを記述します。リサーチエージェント、検索ツール、そしてメモリをテストしてください。専門家が承認したモックデータを使用します。ShopifyやMetaなどの外部APIはスタブ化してください。APIがダウンしていても、それが原因でテストが失敗しないようにする必要があります。
ステージ2：プロンプト・リポジトリ
精度の高いプロンプトのライブラリを構築します。ビジネス領域ごとにタグ付けを行います。プロンプトインジェクションやツールの空のレスポンスといった失敗ケースも含めてください。メモリが機能しているかを確認するために、マルチターン（多段階）の会話をテストします。セッション間でユーザーデータが漏洩しないかを確認してください。
ステージ3：カバレッジと軌跡
すべてのツールが実際に呼び出されているかを確認します。次に、エージェントが辿ったパスを確認します。単にツールを呼び出すだけでは不十分です。エージェントは、適切なツールを、適切な引数を用いて、適切な順序で使用しなければなりません。
ステージ4：バージョン管理された実行
すべての実行にバージョン番号を付与します。すべてのレスポンスを保存します。モデルのランダム性を考慮するために、各プロンプトを数回実行します。合格率、コスト、トークン数、レイテンシを追跡してください。精度は、速度や価格とのビジネス上のトレードオフになります。
ステージ5：グラウンドトゥルース（正解データ）ストア
すべてのプロンプトに対して検証済みの回答を保持します。誰がこれらの回答を変更できるかを決定します。製品が変更されたときにグラウンドトゥルースを更新しないと、テストは（正しく）失敗することになります。
ステージ6：エバリュエーター（評価器）
グラウンドトゥルースに照らして実行結果をスコアリングします。LLMジャッジを使用して、精度と正確性を確認します。ジャッジのバイアスに注意してください。正確性を確保するために、LLMのスコアを人間のラベルと比較します。
ステージ7：ヒューマンレビュー
スコアの低いケースのためのダッシュボードを作成します。人間がエラーを修正できるようにします。これらの人間の修正内容を使用して、LLMジャッジをトレーニングします。
ステージ8：CI/CD統合
すべてのプルリクエストに対してコンポーネントテストを実行します。毎晩、フルスイート（全テストセット）を実行します。スコアが低下した場合にデプロイをブロックする閾値を設定します。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi