ఏజెంటిక్ AI వ్యవస్థలను పరీక్షించడం

AI ఏజెంట్‌ను నిర్మించడం సులభం. అది నియంత్రణ తప్పకుండా చూసుకోవడం కష్టం. ప్రోటోటైప్ నుండి ప్రొడక్షన్‌కు మారడానికి మీకు కఠినమైన టెస్టింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ అవసరం.

మీ ఏజెంట్‌ను సురక్షితంగా ఉంచడానికి ఈ ఎనిమిది దశలను అనుసరించండి:

దశ 1: కాంపోనెంట్ టెస్ట్‌లు (Component tests) ప్రతి లేయర్ కోసం యూనిట్ టెస్ట్‌లను వ్రాయండి. మీ రీసెర్చ్ ఏజెంట్, మీ సెర్చ్ టూల్స్ మరియు మీ మెమరీని పరీక్షించండి. మీ నిపుణులు ఆమోదించిన మాక్ డేటాను (mock data) ఉపయోగించండి. Shopify లేదా Meta వంటి మీ ఎక్స్‌టర్నల్ APIలను స్టబ్ (stub) చేయండి. ఒకవేళ ఏదైనా API పనిచేయకపోతే, దాని వల్ల మీ టెస్ట్ ఫెయిల్ కాకూడదు.

దశ 2: ప్రాంప్ట్ రిపోజిటరీ (The prompt repository) ఖచ్చితమైన ప్రాంప్ట్‌ల లైబ్రరీని నిర్మించండి. వాటిని బిజినెస్ ఏరియా ఆధారంగా ట్యాగ్ చేయండి. ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ (prompt injection) మరియు ఖాళీ టూల్ రెస్పాన్స్‌ల వంటి ఫెయిల్యూర్ కేసులను కూడా చేర్చండి. మెమరీ సరిగ్గా పనిచేస్తుందో లేదో చూడటానికి మల్టీ-టర్న్ సంభాషణలను (multi-turn conversations) పరీక్షించండి. సెషన్ల మధ్య యూజర్ డేటా లీక్ కాకుండా చూసుకోండి.

దశ 3: కవరేజ్ మరియు ట్రాజెక్టరీ (Coverage and trajectory) ప్రతి టూల్ నిజంగా పనిచేస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి. ఆ తర్వాత, ఏజెంట్ అనుసరించిన మార్గాన్ని (path) తనిఖీ చేయండి. కేవలం ఒక టూల్‌ను ఉపయోగించడం మాత్రమే సరిపోదు. ఏజెంట్ సరైన ఆర్డర్‌లో, సరైన ఆర్గ్యుమెంట్లతో, సరైన టూల్‌ను ఉపయోగించాలి.

దశ 4: వెర్షన్డ్ రన్స్ (Versioned runs) ప్రతి రన్‌కు ఒక వెర్షన్ నంబర్‌ను కేటాయించండి. ప్రతి రెస్పాన్స్‌ను నిల్వ చేయండి. మోడల్ రాండమ్‌నెస్ (randomness) వల్ల వచ్చే మార్పులను పరిగణనలోకి తీసుకుని, ప్రతి ప్రాంప్ట్‌ను కొన్నిసార్లు రన్ చేయండి. మీ పాస్ రేట్, ఖర్చు, టోకెన్లు మరియు లేటెన్సీని ట్రాక్ చేయండి. ఖచ్చితత్వం (Accuracy) అనేది వేగం మరియు ధరతో కూడిన వ్యాపార బేరసారాల (trade-off) అంశం.

దశ 5: గ్రౌండ్ ట్రూత్ స్టోర్ (Ground truth store) ప్రతి ప్రాంప్ట్ కోసం ధృవీకరించబడిన సమాధానాలను ఉంచుకోండి. ఈ సమాధానాలను ఎవరు మార్చవచ్చో నిర్ణయించండి. మీ ప్రొడక్ట్ మారినప్పుడు మీరు మీ గ్రౌండ్ ట్రూత్‌లను అప్‌డేట్ చేయకపోతే, మీ టెస్ట్‌లు సరిగ్గా ఫెయిల్ అవుతాయి.

దశ 6: ఎవాల్యుయేటర్ (The evaluator) మీ గ్రౌండ్ ట్రూత్‌తో పోల్చి రన్‌లకు స్కోర్‌లను ఇవ్వండి. ప్రిసిషన్ (precision) మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని తనిఖీ చేయడానికి LLM జడ్జిని ఉపయోగించండి. జడ్జి బయాస్ (bias) పట్ల జాగ్రత్తగా ఉండండి. ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి LLM స్కోర్‌లను మానవ లేబుల్స్‌తో పోల్చండి.

దశ 7: హ్యూమన్ రివ్యూ (Human review) తక్కువ స్కోరు వచ్చిన కేసుల కోసం ఒక డాష్‌బోర్డ్‌ను సృష్టించండి. మానవులు ఆ తప్పులను సరిదిద్దనివ్వండి. మీ LLM జడ్జిని ట్రైన్ చేయడానికి ఈ మానవ సవరణలను ఉపయోగించండి.

దశ 8: CI/CD ఇంటిగ్రేషన్ (CI/CD integration) ప్రతి పుల్ రిక్వెస్ట్ (pull request) పై కాంపోనెంట్ టెస్ట్‌లను రన్ చేయండి. ప్రతి రాత్రి పూర్తి సూట్‌ను రన్ చేయండి. స్కోర్‌లు తగ్గితే డిప్లాయ్‌మెంట్లను నిరోధించేలా ఒక త్రెషోల్డ్‌ను (threshold) సెట్ చేయండి.

Source: https://dev.to/manikandan_pandurangan_16/dont-let-your-jarvis-become-ultron-a-field-guide-to-testing-agentic-ai-system-5c7m

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi