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 通知、4月4日（UTC+8）、最近、GoogleCloudTechが投稿したところによると、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のことです。記事の見解では、生成AIは確率的な特性に基づいているため、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きく低下する可能性があります。こうした問題に対処するため、記事では継続評価（CE）のエンジニアリング手法を適用することを提案しています。この方法は、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（研究室）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を通じ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。一方の防御モードは、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って、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ます。記事は、多くのチームが長期的に探索モードにとどまっていることに警告しています。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、裁判官、コンテンツ構築者、コーディネーターといった専任エージェントに注目することで、信頼性が高くスケーラブルな本番レベルのAI導入を実現する防御モードの実践を示しています。（出所：InFoQ）