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模拟现实用户在 Strands Evals 中评估多回合 AI 代理
在这篇文章中，我们将探讨 Strands评估 SDK 中的 ActorSimulator 如何通过集成到评估管道中的结构化用户模拟来应对挑战。
来源:亚马逊云科技 _机器学习评估单轮代理交互遵循大多数团队都很理解的模式。您提供输入，收集输出并判断结果。 Strands 评估 SDK 等框架通过评估有用性、忠诚度和工具使用情况的评估器使这一过程系统化。在之前的博客文章中，我们介绍了如何使用这些功能为 AI 代理构建全面的评估套件。然而，生产对话很少会突然停止。
真实用户参与多轮展开的交流。当答案不完整时，他们会提出后续问题；当新信息出现时，他们会改变方向；当他们的需求得不到满足时，他们会表达沮丧。当同一用户跟进“实际上，我们可以看看火车吗？”时，单独处理“为我预订飞往巴黎的航班”的旅行助理可能会遇到困难。或“埃菲尔铁塔附近的酒店怎么样？”测试这些动态模式需要的不仅仅是具有固定输入和预期输出的静态测试用例。
核心困难在于规模，因为每次代理更改时，您无法手动进行数百个多轮对话，并且编写脚本化对话流程会将您锁定在预定路径中，而忽略了真实用户的行为方式。评估团队需要的是一种以编程方式生成现实的、目标驱动的用户的方法，并让他们在多个回合中与代理自然地交谈。在这篇文章中，我们将探讨 Strands评估 SDK 中的 ActorSimulator 如何通过集成到评估管道中的结构化用户模拟来应对这一挑战。
为什么多轮评估从根本上来说更困难
单轮评估具有简单的结构。输入是提前已知的，输出是独立的，并且评估上下文仅限于该单一交换。多轮对话打破了所有这些假设。