L'étape cauchemardesque avant le lancement de l'agent IA a finalement été en partie contrôlée par le lien d'outil

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MeNews
LangSmith déploie plus de 30 modèles d’évaluation, la vérification de la qualité des agents IA n’a plus besoin d’être écrite à partir de zéro
ME News Actualités, le 17 avril (UTC+8), selon le monitoring de Dongcha Beating, l'outil d'observabilité LangSmith de la plateforme de développement d'agents IA LangChain a publié deux mises à jour : une bibliothèque de modèles d’évaluation et un évaluateur réutilisable.
Évaluer si un agent IA est « pratique » est actuellement l'une des étapes les plus chronophages du développement.
Un agent peut appeler le bon outil mais avoir un format de réponse incorrect, une conversation en une seule étape peut fonctionner normalement mais échouer en multi-étapes, ou la réponse finale semble raisonnable mais les étapes intermédiaires ont recherché les mauvais documents.
Les développeurs doivent définir des points de contrôle à différents niveaux : étape unique, trajectoire complète, dialogue multi-étapes, appel d'outils spécifiques, etc., et chaque évaluateur doit passer par la rédaction de prompts, la calibration avec des données réelles, et des ajustements répétés, ce qui peut prendre plusieurs semaines à partir de zéro.
LangSmith propose désormais plus de 30 modèles prêts à l’emploi, couvrant cinq catégories.
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