Перейти к содержимому
IIFY
Задачи ИИ Предложить

Модуль оценки производительности ИИ-агентов в производственной среде, анализирующий реальные трассы выполнения задач.

Что это

AgentScore

AgentScore представляет собой функциональный модуль платформы Latitude, который позволяет проводить объективную оценку эффективности работающих в боевых условиях искусственных интеллектов. В отличие от тестирования на синтетических наборах данных, система требует предоставления реальных трасс выполнения (traces), собранных непосредственно из производственной среды. Это обеспечивает точность метрик, отражающих фактическое поведение агентов при взаимодействии с пользователями и внешними системами.

Оценка производится по пяти ключевым направлениям: результативность, надежность, стоимость, скорость обработки запросов и безопасность. Для формирования итогового показателя инструменту необходимо накопить статистически значимый объем данных, проходящий строгие фильтры трафика и покрытия. Методология включает расчет доверительных интервалов, что позволяет разработчикам видеть не только средние значения, но и уровень неопределенности результатов.

Полученные данные используются для выявления паттернов сбоев и создания новых эталонов качества. Разработчики могут анализировать неудачные сессии, формировать на их основе новые критерии проверки и передавать доказательства ошибок в инструменты программирования через протокол MCP для автоматического исправления кода. Такой подход замыкает цикл обратной связи между эксплуатацией и разработкой.

Сценарий
Анализ качества работы ИИ-агентов на основе реальных логов и трасс выполнения.
Начало работы
Подключение OpenTelemetry для сбора данных.

Возможности

  • Оценка по пяти измерениям: результат, надежность, цена, скорость, безопасность
  • Анализ реальных трасс выполнения вместо синтетических тестов
  • Расчет доверительных интервалов для оценки неопределенности
  • Выявление паттернов отказов для улучшения моделей

Сценарии использования

  • Мониторинг стабильности работы автономных агентов
  • Поиск причин сбоев в сложных цепочках действий
  • Сравнение эффективности различных версий моделей
  • Валидация обновлений после внесения изменений в код

Плюсы

  • Использование реальных производственных данных
  • Комплексный подход к оценке безопасности и стоимости
  • Интеграция с инструментами разработки через MCP
  • Статистическая обоснованность результатов

Минусы

  • Требует наличия достаточного объема трафика
  • Необходимость настройки сбора трасс выполнения
  • Отсутствие информации о бесплатных тарифах
  • Зависимость от качества собираемых данных