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

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