A medida que los agentes de inteligencia artificial conversacional ganan terreno en diversas industrias, la fiabilidad y consistencia son cruciales para proporcionar experiencias de usuario fluidas y confiables. Sin embargo, la naturaleza dinámica y conversacional de estas interacciones hace que los métodos tradicionales de prueba y evaluación sean desafiantes. Los agentes de IA conversacional abarcan múltiples capas, desde la Recuperación Aumentada de Generación (RAG) hasta mecanismos de llamadas a funciones que interactúan con fuentes de conocimiento externas y herramientas. Aunque los benchmarks existentes como MT-bench evalúan las capacidades del modelo, carecen de la capacidad de validar las capas de aplicación.
Los puntos de dolor comunes en el desarrollo de agentes de IA conversacional incluyen: 1. Probar un agente es a menudo tedioso y repetitivo, requiriendo a un humano para validar el significado semántico de las respuestas del agente.

2. Configurar casos de prueba adecuados y automatizar el proceso de evaluación puede ser difícil debido a la naturaleza conversacional y dinámica de las interacciones del agente.

3. Depurar y rastrear cómo los agentes de IA conversacional dirigen a la acción apropiada o recuperan los resultados deseados puede ser complejo, especialmente cuando se integran con fuentes de conocimiento externas y herramientas.
Para abordar estos desafíos, Agent Evaluation, una solución de código abierto que utiliza LLMs en Amazon Be...