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AIエージェントの構築において、OpenEvalsとLangfuseを活用したマルチターン（複数回の対話）評価の重要性と始め方を紹介しています。
既存の環境シミュレータと検証可能な真実に基づく報酬関数を活用することで、小規模モデルと訓練データでもタスク成功率を向上できる。
AIエージェントの有用性を評価する難しさと、複雑なシステムに対応するための評価戦略について説明しています。