Evaluatie van AI-agenten stopt te vroeg
De meeste mensen denken dat de evaluatie van AI-agenten stopt bij de lancering. Ze zien een hoge score op een benchmark en gaan ervan uit dat de agent klaar is. Dit is een fout.
Een hoge score betekent vaak alleen dat de agent een paar specifieke gevallen heeft doorstaan. Het betekent niet dat de agent klaar is voor de echte wereld.
Huidige benchmarks hebben enorme hiaten. Een review van 15 belangrijke benchmarks toonde aan:
- Geen enkele benchmark nam veiligheid of beveiliging op in de scores.
- Geen enkele benchmark nam kostenefficiëntie op.
- 13 van de 15 vertrouwden uitsluitend op binaire succes- of faalresultaten.
- Geen enkele bereikte 50% inzetbaarheid voor productie.
Het testen van alleen de uiteindelijke output is gevaarlijk. Als een agent een correct antwoord geeft, lijkt dat een succes. Maar het pad dat het heeft afgelegd, kan gebrekkig zijn.
Een agent kan:
- De verkeerde tools gebruiken om een juist antwoord te krijgen.
- Verificatiestappen volledig overslaan.
- Feiten hallucineren maar toch tot een juiste conclusie komen.
- Je budget verbranden door constante pogingen (retries).
Als een klantenservice-agent een terugbetaling verwerkt voor het verkeerde account, ziet de output er prima uit. Maar de agent is gefaald.
Je moet het traject scoren, niet alleen het antwoord.
Echte evaluatie moet deze dimensies dekken:
- Correctheid van tools en parameters.
- Grounding en nauwkeurigheid.
- Kosten en latentie.
- Beleid en veiligheid.
- Herstel van fouten.
Stop met het behandelen van evaluatie als een lanceringsrapport. Behandel het als een continue loop.
De betere manier van werken:
- Bouw publieke benchmarks voor capaciteit.
- Voer offline tests uit voor de release.
- Monitor productie-traces in realtime.
- Leg tool calls, argumenten en tussenliggende beslissingen vast.
- Gebruik mislukte productie-traces om je offline datasets te verbeteren.
Evaluatie is een observability-probleem. Een agent is pas succesvol als het gedrag consistent blijft met je bedrijfsdoelstellingen, je tools en de intentie van de gebruiker. Deze zaken veranderen elke dag.
Sla niet alleen traces op. Evalueer ze. Het opslaan van traces zonder evaluatie is slechts een zoekprobleem. Offline evaluatie zonder productiedata is slechts theater.
De laatste stap van evaluatie zou geen score moeten zijn. De laatste stap zou de volgende trace moeten zijn.
Bron: https://dev.to/focused_dot_io/ai-agent-evaluation-ends-too-early-focused-labs-38aa
Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi