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ニュースメッセージ。4月4日（UTC+8）。最近、GoogleCloudTechが投稿し、生産環境で手作業のチャットや主観的な感覚（つまり「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、破滅的な事態につながり得ると指摘しました。記事の見解では、生成的AIの確率的な特性により、わずかなプロンプトやモデル重みの変化でも性能が大きく低下する可能性があります。この問題に対処するため、記事では継続的評価（CE）のエンジニアリング手法を提案しています。同手法は、AIエンジニアリングの2つのモードを区別します。探索モード（ラボ）と、防御モード（工場）です。探索モードは、少量の例と雰囲気チェックによってモデルのポテンシャルを見つけることに重点を置きます。防御モードは、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）を満たすことを担保し、安定性に焦点を当てます。記事は、多くのチームが長期的に探索モードに留まりがちだと警告しています。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、関心の分離原則と、研究員、判定者、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、信頼でき、拡張可能な本番レベルのAI導入を実現する防御モードの実践方法を示しています。（出所：InFoQ）