GoogleはAIエージェントの本番環境評価の課題に対応するため、継続的評価エンジニアリング手法を提案

MEニュース：4月4日（UTC+8）。近日、GoogleCloudTechが投稿し、生産環境で手動のチャットと主観的な感覚（いわゆる「雰囲気チェック」）に依存してAIエージェントを評価するのは信頼できず、悲惨な事態につながり得ると指摘した。記事の見解では、生成AIが確率的な特性を持つため、わずかなプロンプトやモデルの重みの変化でも性能が大幅に低下する可能性があるという。この問題に対処するため、記事は継続的評価（CE）を適用するためのエンジニアリング手法を提案している。同手法は、AIエンジニアリングの2つのモードを区別する。探索モード（ラボ）と、防御モード（工場）だ。探索モードは、少数の例と雰囲気チェックによってモデルの潜在力を見極めることに重点を置く。防御モードは安定性に焦点を当て、データセットに基づく評価、厳格なゲーティング、そして自動化された指標により、システムがサービスレベル目標（SLO）を満たすことを保証する。記事は、多くのチームが長期間にわたって探索モードに留まり続けることを警告している。さらに、Cloud RunとAgent2Agentプロトコルに基づいて構築された分散型マルチエージェントシステム（コース作成者システム）を例に挙げ、関心の分離の原則と、研究員、裁定者、コンテンツ構築者、コーディネーターといった専門エージェントに注目することで、信頼性が高く拡張可能な本番環境レベルのAIデプロイメントを行う防御モードの実践を示している。（出所：InFoQ）