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观察和评估使用链剂SDK和ARIZE AX

2025年8月1日 16:12 33 Comments
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在这篇文章中，我们介绍了如何通过链代理启动和评估AI代理任务，从而有助于验证代理工作流的正确性和可信度。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与来自Arize AI.Agentic AI应用程序的Rich Young共同撰写，其基于代理工作流程与传统工作量不同，以一种重要的方式不同：它们是非确定性的。也就是说，它们可以以相同的输入产生不同的结果。这是因为在生成每个令牌时，它们基于使用概率的大语言模型（LLM）。这种固有的不可预测性可以导致AI应用程序设计人员提出与操作校正计划，代理的最佳路径以及具有正确参数的正确工具集有关的问题。想要部署此类代理工作负载的组织需要一个可观察性系统，该系统可以确保其产生的结果正确并且可以信任。许多组织低估的挑战。根据行业研究和现实世界的部署，团队面临几个关键障碍：不可预测的行为，在测试方面表现良好的代理可能会随着生产的意外投入而失败，例如新语言变化或特定领域的行话，或者特定领域的行话会导致无关紧要或误解的响应。以看起来正确但误导决策的方式，非确定性的途径 - 代理可能会选择效率低下或不正确的决策路径，例如采取10个步骤仅需进行5个问题，该查询应采用5个，导致用户体验差，导致了较差的用户集成度。
应用程序 固有的 相同的 也就是 导致 生产的 决策 不同的 定性的 行话 路径 可观察性 部署 确定性 正确的 组织 不正确 有关的 根据 设计人 正确 代理 特定 世界的 代理的 良好的 输入 工作量 负载的 AI 不正确的 例如 可预测的 语言 领域 集成度 可能 重要的 程序设计 工作负载 参数的 行业研究