Сегодня всё большее число компаний внедряет в свою работу искусственный интеллект, и особенно популярными становятся ИИ-агенты — программные сущности, способные принимать решения, выполнять действия и взаимодействовать с пользователями. Однако ключевой вопрос, который стоит перед разработчиками и руководителями, звучит так: как убедиться, что агент действительно работает в реальном мире эффективно?
На выступлении на одной из конференций Апарна Дхинкаран, сооснователь и генеральный директор компании Arize, подробно рассказала об основных компонентах ИИ-агентов и методах их оценки. Это особенно важно, поскольку Arize недавно завершила раунд финансирования серии C, что свидетельствует о растущем интересе к платформам, позволяющим отслеживать и оценивать производительность AI-систем.
Что такое ИИ-агент?
ИИ-агент — это не просто чат-бот. Он может быть текстовым, голосовым или мультимодальным, то есть способным обрабатывать различные типы данных. Например, в контактных центрах уже сегодня используются голосовые ИИ-агенты, которые обрабатывают более миллиарда звонков ежегодно. В сфере путешествий, как в случае с Penny Bot от Priceline, пользователи могут забронировать отдых без участия рук или текстового ввода — полностью через голосовое взаимодействие.
Для того чтобы такой агент работал корректно, он должен состоять из нескольких ключевых компонентов:
- Маршрутизатор (роутер) — определяет, какой следующий шаг необходимо выполнить.
- Навыки — логические цепочки, реализующие конкретные задачи.
- Память — система хранения истории взаимодействий, необходимая для много раундовых диалогов.
Эти компоненты можно найти вне зависимости от используемой технологии — будь то LangChain, QAI или Lama Index. И каждый из них требует отдельного подхода к оценке.
Как оценивать работу ИИ-агента?
1. Оценка маршрутизатора
Маршрутизатор играет роль «начальника»: он решает, какой навык вызвать. Например, если пользователь спрашивает: «Как вернуть товар?», маршрутизатор должен направить запрос в службу поддержки, а не предложить скидки или товары. Ошибки на этом этапе могут привести к дезориентации пользователя.
Команды должны проверять:
- Выбирает ли маршрутизатор правильный навык?
- Передаются ли нужные параметры?
- Существует ли четкая логика управления потоком?
Если команда строит собственного агента, первый вопрос, который нужно задать: «Как мы тестируем маршрутизатор?»
2. Оценка навыков
Навыки — это сердце агента. Они выполняют конкретные задачи, например, поиск товаров или анализ данных. Навыки могут включать в себя RAG (Retrieval-Augmented Generation), LLM-вызовы или API-запросы.
Важно оценивать:
- Релевантность извлечённой информации.
- Точность сгенерированного ответа.
- Скорость и стабильность работы навыка.
Для этого используются автоматизированные тесты (e-vals), модели-судьи (LLM as a judge) и кодовые проверки.
3. Оценка пути агента
Один из самых сложных аспектов — это сходимость поведения агента. Если один и тот же навык вызывается сотни раз, он должен всегда приходить к результату за примерно одинаковое количество шагов. Иногда разные языковые модели (например, OpenAI и Anthropic) могут давать сильно отличающиеся по количеству шагов последовательности.
Цель здесь — обеспечить стабильность и краткость процесса. Для этого:
- Подсчитываются шаги выполнения задачи.
- Анализируется, насколько часто агент «зависает» или повторяет одни и те же действия.
- Проверяется, насколько быстро и надёжно достигается конечная цель.
4. Особенности голосовых и мультимодальных агентов
Голосовые агенты добавляют ещё одно измерение: помимо текста и транскрипции нужно оценивать качество звука, эмоциональную окраску, точность распознавания речи и стабильность тона в течение всего разговора. Эти метрики важны для обеспечения естественного и понятного взаимодействия.
Пример из практики: как Arize оценивает своих агентов
Arize активно использует собственные технологии для внутренней оценки своего Copilot — ИИ-ассистента, помогающего пользователям выполнять такие действия, как:
- Отладка данных,
- Генерация суммаризации,
- Поиск информации с помощью естественного языка.
Каждый шаг работы Copilot фиксируется в виде трассировки (tracer). На каждом этапе запускаются автоматические оценки (e-vals), чтобы проверить:
- Был ли сгенерированный ответ корректным?
- Правильно ли маршрутизатор выбрал навык?
- Успешно ли выполнен навык в целом?
Такой подход позволяет точно определить, где произошла ошибка — на уровне маршрутизатора, навыка или памяти.
Обеспечение работоспособности ИИ-агентов — это не просто технический вопрос. Это стратегическая задача, которая влияет на качество продукта, удовлетворённость клиентов и конкурентоспособность компании. Команды должны внедрять комплексные системы оценки, охватывающие все уровни работы агента: от маршрутизации до финального исполнения задачи.
Как итог: «Оценка — это не только про данные. Это про то, чтобы сделать ваш продукт живым, адаптивным и надёжным».
---
Подписывайтесь в телеграм: @coolaginai