Procjena Deep Agenata: Uvidi iz LangChain-a

Uvod

U brzo razvijajućem svijetu AI, LangChain je postigao značajne napretke, osobito u razvoju deep agenata. Nedavno su predstavljene četiri inovativne aplikacije koje koriste ovu tehnologiju:

- DeepAgents CLI: Agent za kodiranje.
- LangSmith Assist: In-app agent dizajniran za različite funkcionalnosti podrške.
- Osobni E-mail asistent: E-mail asistent koji se personalizira na temelju interakcija s korisnicima.
- Agent Builder: Platforma bez koda za izradu agenata.

Ovaj post istražuje lekcije naučene iz procjene ovih deep agenata, fokusirajući se na bitne obrazce procjene kako bi se osiguralo da ove tehnologije budu robusne i učinkovite.

Ključni Obrazci Procjene

Procjena deep agenata predstavlja jedinstvene izazove. Evo nekoliko bitnih obrazaca:
1. Prilagođena Logika Procjene: Svaka točka podataka zahtijeva prilagođenu test logiku jer tradicionalne metode procjene možda ne odgovaraju. To osigurava da su procjene smislene i specifične.
2. Procjene Jednostavnog Koraka: Pokretanje deep agenata za jedan odlučujući korak pruža jasnu validaciju procesa odlučivanja i pomaže u štednji resursa poput tokena.
3. Cjeloviti Okretaji Agenta: Procjena cjelokupne izvedbe pruža uvid u ukupno ponašanje agenta i njegove konačne izlaze.
4. Više Okretaja: Simuliranje stvarnih interakcija zahtijeva fleksibilan pristup procjeni koji se može prilagoditi dinamičnim korisničkim zahtjevima.
5. Postavljanje Okruženja: Čisto i reproducibilno okruženje ključno je za preciznu procjenu, posebno za agente s detaljima.

Tehnike za Učinkovite Procjene

1. Prilagodljiva Test Logika

Procjena deep agenata zahtijeva prilagođene testove koji uzimaju u obzir posebne kriterije uspjeha. Na primjer, agent za zakazivanje kalendara treba pamtiti korisničke preferencije, što zahtijeva testne slučajeve za provjeru:- Ispravnog ažuriranja datoteke memorije.- Komunikacije promjena korisniku u konačnom odgovoru agenta.