LangChain hướng dẫn cách đánh giá agent AI trước và sau khi triển khai
LangChain đã công bố hướng dẫn thực hành về cách đánh giá agent AI, vốn có thể tạo ra câu trả lời khác nhau, chọn các chuỗi hành động khác nhau và sử dụng công cụ theo những cách khó kiểm thử bằng các bài test phần mềm truyền thống. Hướng dẫn này khuyên bắt đầu với một hành vi quan trọng, tạo bộ dữ liệu nhỏ gồm 10–20 ví dụ thực tế từ các bản ghi phiên chạy của agent, rồi lưu lại kết quả ban đầu trước khi thay đổi hệ thống. Tài liệu phân biệt đánh giá offline, tức chạy thử trên bộ dữ liệu cố định trước khi phát hành, với đánh giá online, tức chấm điểm các phiên chạy thực tế sau khi triển khai. LangChain khuyến nghị dùng bộ kiểm tra bằng code khi có thể, dùng LLM làm giám khảo cho những tiêu chí khó đo lường hơn và kết hợp rà soát thủ công để kiểm tra cả hai loại đánh giá; với agent chạy qua nhiều bước, cần đánh giá toàn bộ cuộc trò chuyện, chuỗi hành động và trạng thái cuối. Tài liệu cũng mô tả Terminal-Bench như một benchmark offline cho các tác vụ dài hơn, trong đó Harbor chạy các tác vụ và ghi kết quả vào các experiment của LangSmith. Lời khuyên cốt lõi là biến mọi lỗi mới phát hiện thành một ca kiểm thử mới, tạo thành vòng lặp cải thiện prompt, model, công cụ và hành vi của agent. Trên thực tế, cách làm này giúp các đội phát triển phát hiện lỗi hồi quy trước khi người dùng gặp phải và theo dõi những vấn đề mà bộ kiểm thử cố định có thể bỏ sót.
Các nhóm phát triển agent AI nên bắt đầu bằng một bộ kiểm thử nhỏ từ các phiên chạy thực tế, đánh giá trước khi phát hành và tiếp tục theo dõi khi hệ thống đã phục vụ người dùng. Mỗi lỗi mới nên được thêm vào bộ dữ liệu để cải thiện prompt, model hoặc công cụ và hạn chế lỗi lặp lại.
Đọc bài gốc