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ニュースのメッセージ、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や主観的な感覚（つまり「雰囲気チェック」）に頼ってAIエージェントを評価することは信頼できず、悲惨な結果を招く可能性があると指摘しました。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し得ます。この問題に対処するため、記事では継続的評価（CE）の工学的アプローチを提案しています。同アプローチは、AIエンジニアリングにおける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、少数の例と雰囲気チェックによってモデルの可能性を見出すことに重点を置きます。一方、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）を満たすことを保証します。記事は、多くのチームが長期にわたって探索モードにとどまりがちだと警告しています。さらに、Cloud RunとAgent2Agentプロトコルを基に構築し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、関心の分離の原則と、研究員、判事、コンテンツ構築者、コーディネータなどの専任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レベルのAIデプロイメントを防御モードとして実践できることを示しています。（出典：InFoQ）