Demystifying evals for AI agents｜AIエージェントの評価を解明する

**AIエージェントの評価を解明する：信頼性ある開発のための手法** AIエージェントの有用性を支える自律性、知性、柔軟性といった能力は、同時にその評価を困難にする要因でもある。効果的な評価（eval）は、チームがAIエージェントをより確信を持ってリリースすることを助ける。評価が不十分だと、問題が本番環境でしか発覚せず、一つの不具合を修正すると別の問題を生むという悪循環に陥りやすい。適切な評価は、ユーザーに影響が出る前に問題や挙動の変化を可視化し、エージェントのライフサイクルを通じてその価値は累積していく。 従来の大規模言語モデル（LLM）では、単一のやり取り（シングルターン）による評価が主流だった。しかし、エージェントは複数のターンにわたってツールを呼び出し、環境の状態を変更し、中間結果に基づいて適応するため、評価はより複雑になる。エージェント評価では、ミスが伝播・増幅する可能性があり、また最先端モデルは静的評価の限界を超える創造的な解決策を見出すこともある。 効果的なエージェント評価を構築するためには、以下の構成要素を明確に定義する。 * **タスク**：定義された入力と成功基準を持つ単一のテスト（問題やテストケースとも呼ばれる）。 * **トライアル**：タスクへの1回の試行。モデルの出力は実行ごとに変動するため、一貫性のある結果を得るには複数回の試行が必要となる。 * **グレーダー**：エージェントのパフォーマンスの特定の側面を採点するロジック。一つのタスクに複数のグレーダーを設定でき、各グレーダーは複数のアサーション（チェック）を含む。 * **トランスクリプト**：トライアルの完全な記録。出力、ツール呼び出し、推論、中間結果、その他すべてのやり取りを含む（トレースや軌跡とも呼ばれる）。 * **アウトカム**：トライアル終了時の環境の最終状態。 実世界での多様なエージェントアーキテクチャとユースケースにおいて有効なアプローチは、これらの要素を組み合わせ、評価対象となるシステムの複雑さに対応する技術を適用することである。自動化された評価を開発中に実行することで、実際のユーザーを介さずに問題を早期に発見し、エージェントの信頼性と有用性を高めることができる。

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