Research Insights Made Simple 26: как строить работающие evals для AI-агентов (Рубрика Agents)

Как понять, что AI-агент действительно готов к production? Красивый ответ и даже высокий "pass rate" показывают только финал одного запуска. Агент мог подсмотреть решение, выбрать опасный путь, нарушить права или рассыпаться при повторном прогоне.

В пятницу, 31 июля, в 16:00 МСК пройдет прямой эфир "Research Insights Made Simple" вместе с Евгением Сергеевым - Engineering Director в Flow Health с двадцатилетним опытом разработки и управления инженерными командами. Будем разбирать, как превратить evals из разовой проверки ответа в воспроизводимую инженерную систему.

Минимальная единица такой системы - воспроизводимый эпизод (replayable episode): замороженное исходное состояние, входные данные, контракт агента, скрытая проверка, трасса действий и критерий выпуска. Для кода это может быть commit до PR и hidden tests; для архитектуры - требования, ограничения и проверка исполнимости решения; для data platform - snapshot данных, lineage и инварианты.

Обсудим:

• Почему оценивать нужно всю агентную систему, а не только модель;
• Как заморозить исходное состояние и не дать агенту подсмотреть будущее решение;
• Что фиксировать в контракте: инструменты, права, сеть, время и бюджет;
• Зачем проверять не только результат, но и траекторию действий;
• Почему одного успешного запуска недостаточно и нужны повторные прогоны;
• Как собрать production scorecard из результата, траектории, стоимости, безопасности и принятия человеком;
• Как связать offline-evals с реальными production outcomes и превратить их в release gates.

Для меня главный вывод такой: устойчивое качество создаёт не одна метрика и не конкретная модель. Нужен собственный каталог реальных задач, воспроизводимые проверки и понятный критерий, после которого новой версии агента действительно можно доверить работу.

#AI4SDLC #AI #Agents #Evals #Engineering #Metrics #Research