A medida que los agentes de inteligencia artificial conversacional ganan terreno en diversas industrias, la fiabilidad y consistencia se han vuelto cruciales para proporcionar experiencias de usuario fluidas y confiables. Sin embargo, la naturaleza dinámica y conversacional de estas interacciones desafía los métodos tradicionales de prueba y evaluación. Estos agentes abarcan múltiples capas, desde la Recuperación Aumentada de Generación (RAG) hasta mecanismos de llamadas a funciones que interactúan con fuentes de conocimiento externas y herramientas. Aunque los benchmarks existentes como MT-bench evalúan las capacidades del modelo, estos carecen de la capacidad de validar las capas de aplicación.
Los desarrolladores enfrentan varios puntos de dolor comunes al crear agentes de IA conversacional. En primer lugar, probar un agente es a menudo tedioso y repetitivo, ya que requiere que un humano valide el significado semántico de las respuestas del agente. Además, configurar casos de prueba adecuados y automatizar el proceso de evaluación puede ser difícil debido a la naturaleza conversacional y dinámica de las interacciones del agente. Por último, depurar y rastrear cómo estos agentes dirigen a la acción apropiada o recuperan los resultados deseados puede ser complejo, especialmente cuando se integran con fuentes de conocimiento externas y herramientas.
Para abordar estos desafíos, Agent Evaluation, una solución de código abierto que utiliza LLMs en Amazon Bedrock, ofrece una evaluación y validación integral de agentes de IA conversacional a escala. Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que proporciona una selección de modelos de alto rendimiento de compañías líderes en IA a través de una API única. Además, ofrece capacidades amplias para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y responsabilidad.
Agent Evaluation incluye soporte integrado para servicios populares, orquestación de conversaciones concurrentes y multi-turnos con el agente durante la evaluación de sus respuestas, hooks configurables para validar acciones desencadenadas por el agente, integración en pipelines de CI/CD para automatizar la prueba de agentes y resúmenes de prueba generados para obtener información sobre el rendimiento. Esto incluye historial de conversaciones, tasa de éxito de las pruebas y razonamiento para los resultados.
La utilización de Agent Evaluation puede acelerar el desarrollo y la implementación de agentes de IA conversacional a escala. Por ejemplo, en el caso de un agente para procesar reclamos de seguros, se busca probar la capacidad del agente para buscar y recuperar información relevante de reclamos existentes. Las pruebas comienzan en la cuenta de desarrollo interactuando manualmente con el agente y luego se pueden automatizar usando Agent Evaluation.
El flujo de trabajo típico incluye la configuración de un plan de prueba, la ejecución del plan desde la línea de comandos y la visualización de resultados. En caso de fallos, los desarrolladores pueden depurar utilizando archivos de trazas detallados. Además, Agent Evaluation se puede integrar con pipelines de CI/CD, permitiendo que cada cambio de código o actualización pase por una evaluación exhaustiva antes del despliegue. Esto minimiza el riesgo de introducir errores o inconsistencias que puedan comprometer el rendimiento del agente y la experiencia del usuario.
Consideraciones adicionales incluyen no utilizar el mismo modelo para evaluar que el que alimenta al agente, implementar puertas de calidad estrictas para evitar despliegues de agentes que no cumplan con los umbrales esperados, y expandir y refinar continuamente los planes de prueba para cubrir nuevos escenarios y casos extremos.
Agent Evaluation representa un nivel avanzado de confianza en el desempeño de los agentes de IA conversacional, optimizando los flujos de trabajo de desarrollo, acelerando el tiempo de comercialización y proporcionando experiencias de usuario excepcionales.
vía: AWS machine learning blog
