En el mundo de los agentes, la evaluación es un tema crucial que puede hacer o deshacer la efectividad de un sistema. En este post, exploraremos la evaluación de agentes con ADK (API de Desarrollo de Kernel) y Vertex AI, y cómo pueden ayudar a mejorar la calidad de nuestros agentes.
La evaluación de agentes es diferente a la prueba tradicional de software o la evaluación de modelos de lenguaje. Mientras que la prueba tradicional se enfoca en la lógica determinista y la evaluación de modelos de lenguaje se enfoca en las capacidades del modelo en general, la evaluación de agentes se enfoca en la efectividad de la tarea a nivel de sistema. Esto significa que necesitamos medir todo, desde el resultado final hasta la calidad de la salida, la cadena de pensamiento del agente, la utilización de herramientas y la retención de memoria y contexto.
La evaluación en línea y la evaluación en línea son dos conceptos clave en la evaluación de agentes. La evaluación en línea se refiere a las pruebas que se realizan antes de la producción, mientras que la evaluación en línea se refiere a la monitoreo de los datos de usuario en vivo después de la implementación. Dentro de ambas, tenemos algunos métodos populares que los usuarios o desarrolladores utilizan para evaluar, como la tasa de éxito de la tarea, la calidad de la salida, la planificación y la razón, la utilización de herramientas y la retención de memoria y contexto.
La evaluación de agentes con ADK y Vertex AI puede ayudar a mejorar la calidad de nuestros agentes de varias maneras. En primer lugar, pueden proporcionar una visión completa de la efectividad de la tarea a nivel de sistema. En segundo lugar, pueden ayudar a identificar áreas de mejora y a optimizar el desempeño del agente. En tercer lugar, pueden proporcionar una forma de medir la efectividad de la tarea en diferentes escenarios y condiciones.
En resumen, la evaluación de agentes con ADK y Vertex AI es un enfoque completo que puede ayudar a mejorar la calidad de nuestros agentes. Al medir todo, desde el resultado final hasta la calidad de la salida, la cadena de pensamiento del agente, la utilización de herramientas y la retención de memoria y contexto, podemos obtener una visión completa de la efectividad de la tarea a nivel de sistema y optimizar el desempeño del agente.
¿Qué es lo que te parece interesante sobre la evaluación de agentes? ¿Cuál es tu experiencia con la evaluación de agentes? Comparte tus pensamientos y experiencias en los comentarios.
Fuente: YouTube
