Construyendo Evaluaciones Eficaces de Agentes de IA: De Pruebas E2E a Evaluaciones N-1

Este artículo explora la construcción de sistemas de evaluación eficaces para agentes de IA. El autor enfatiza que, aunque los modelos mejoran constantemente, la evaluación sigue siendo crucial. Aboga por comenzar con evaluaciones de extremo a extremo (E2E), definiendo criterios de éxito y generando resultados simples de sí/no para identificar rápidamente problemas, refinar indicaciones y comparar el rendimiento de diferentes modelos. Luego, las evaluaciones "N-1", que simulan interacciones anteriores del usuario, pueden señalar directamente los problemas, pero requieren mantener actualizadas las interacciones "N-1". También se sugieren puntos de control dentro de las indicaciones para verificar el cumplimiento del LLM con los patrones de conversación deseados. Finalmente, el autor observa que las herramientas externas simplifican la configuración, pero aún se necesitan evaluaciones personalizadas adaptadas al caso de uso específico.