Komuniti kecerdasan buatan sedang bergelut dengan cabaran berterusan dalam pembangunan agen: bagaimana untuk mengekalkan sistem penilaian yang boleh dipercayai ketika model AI terus berkembang. Walaupun nasihat asal memberi tumpuan kepada pembinaan rangka kerja penilaian yang kukuh, pembangun mendapati bahawa pelaksanaan dunia sebenar membawa komplikasi yang tidak dijangka.
Masalah Penyimpangan dalam Perbualan Berbilang Giliran
Isu paling ketara yang muncul daripada perbincangan komuniti tertumpu kepada penyimpangan penilaian dalam interaksi agen yang kompleks. Apabila pembangun mencipta penilaian N-1 yang mensimulasikan perbualan sebelumnya, mereka menghadapi masalah asas: ketika sistem agen berubah, interaksi simulasi ini menjadi lapuk dan tidak lagi mencerminkan aliran pengguna yang realistik.
Cabaran ini menjadi sangat akut dengan agen yang mengendalikan berbilang giliran input pengguna, pelaksanaan tugas, dan interaksi susulan. Pembangun mendapati diri mereka terperangkap antara dua penyelesaian yang tidak sempurna - sama ada menerima penyimpangan dalam perbualan simulasi atau memperkenalkan kerumitan tambahan melalui respons dinamik yang dijana oleh LLM , yang membawa ketidakbolehramalan tersendiri.
Cabaran Teknikal Utama:
- Hanyutan penilaian apabila sistem agen berkembang
- Kos tinggi dan penggunaan masa yang banyak untuk ujian menyeluruh
- Kesukaran mengekalkan ketepatan perbualan simulasi
- Kerumitan penilaian perbualan berbilang giliran
Penyelesaian Komuniti dan Penyelesaian Sementara
Komuniti pembangun secara aktif bereksperimen dengan pendekatan inovatif untuk menangani cabaran penilaian ini. Satu teknik yang sedang berkembang melibatkan memasukkan jejak kegagalan ke dalam model bahasa termaju untuk mencipta wawasan yang disuling, kemudian menggunakan rangka kerja pengoptimuman untuk menambah baik alatan dan gesaan khusus yang gagal.
Mencipta penilaian untuk aliran ini sukar kerana saya mendapati mengejek perbualan hingga ke tahap tertentu menghadapi masalah penyimpangan yang anda serlahkan ketika sistem berubah.
Sentimen ini mencerminkan kekecewaan yang meluas di kalangan pembangun yang mengiktiraf kepentingan penilaian automatik tetapi bergelut dengan cabaran pelaksanaan praktikal.
Penyelesaian yang Dicadangkan oleh Komuniti:
- Menggunakan Gemini untuk analisis jejak kegagalan dan DSPy untuk pengoptimuman
- Melaksanakan titik semak ringan dalam gesaan
- Membina penilaian tersuai berbanding bergantung pada alat standard
- Menggabungkan ujian automatik dengan pemeriksaan data manual
Titik Manis untuk Pelaksanaan Praktikal
Walaupun menghadapi cabaran ini, komuniti telah mengenal pasti strategi berkesan untuk memulakan penilaian agen. Konsensus menunjuk ke arah menggabungkan penilaian hujung ke hujung yang ringan dengan pengesahan berasaskan titik semak sebagai pendekatan paling praktikal sebelum kos menjadi terlalu tinggi.
Pembangun menekankan bahawa walaupun alatan luaran boleh memudahkan persediaan infrastruktur dan menyediakan antara muka yang mesra pengguna, ia tidak boleh menggantikan keperluan untuk penilaian tersuai yang disesuaikan dengan kes penggunaan khusus. Wawasan utama ialah sistem penilaian mesti berkembang bersama-sama dengan agen yang mereka uji, memerlukan penyelenggaraan dan penambahbaikan berterusan.
Perbincangan mendedahkan bahawa penilaian agen yang berjaya memerlukan pengimbangan automasi dengan pengawasan manual, terutamanya semasa fasa pembangunan awal ketika tingkah laku agen masih diperhalusi. Ketika bidang ini semakin matang, pembangun terus mencari cara yang lebih baik untuk mengurangkan penyimpangan penilaian sambil mengekalkan amalan ujian yang kos efektif.
Rujukan: On evaluating agents