Cộng đồng trí tuệ nhân tạo đang phải vật lộn với một thách thức dai dẳng trong việc phát triển agent: làm thế nào để duy trì các hệ thống đánh giá đáng tin cậy khi các mô hình AI liên tục phát triển. Trong khi lời khuyên ban đầu tập trung vào việc xây dựng các khung đánh giá mạnh mẽ, các nhà phát triển đang phát hiện ra rằng việc triển khai thực tế mang lại những phức tạp không mong đợi.
Vấn Đề Trôi Dạt Trong Các Cuộc Hội Thoại Nhiều Lượt
Vấn đề quan trọng nhất nổi lên từ các cuộc thảo luận cộng đồng tập trung vào hiện tượng trôi dạt đánh giá trong các tương tác agent phức tạp. Khi các nhà phát triển tạo ra các đánh giá N-1 mô phỏng các cuộc hội thoại trước đó, họ phải đối mặt với một vấn đề cơ bản: khi hệ thống agent thay đổi, các tương tác mô phỏng này trở nên lỗi thời và không còn phản ánh các luồng người dùng thực tế.
Thách thức này trở nên đặc biệt nghiêm trọng với các agent xử lý nhiều lượt đầu vào của người dùng, thực thi tác vụ và các tương tác tiếp theo. Các nhà phát triển thấy mình bị mắc kẹt giữa hai giải pháp không hoàn hảo - hoặc chấp nhận sự trôi dạt trong các cuộc hội thoại mô phỏng hoặc đưa vào thêm độ phức tạp thông qua các phản hồi được tạo động bởi LLM , điều này mang lại sự không thể dự đoán riêng của nó.
Các Thách Thức Kỹ Thuật Chính:
- Sự trôi dạt trong đánh giá khi các hệ thống agent phát triển
- Chi phí cao và tốn thời gian cho việc kiểm thử toàn diện
- Khó khăn trong việc duy trì độ chính xác của cuộc hội thoại mô phỏng
- Độ phức tạp của việc đánh giá cuộc hội thoại nhiều lượt
Các Giải Pháp Và Cách Khắc Phục Từ Cộng Đồng
Cộng đồng nhà phát triển đang tích cực thử nghiệm các phương pháp sáng tạo để giải quyết những thách thức đánh giá này. Một kỹ thuật mới nổi bao gồm việc đưa các dấu vết lỗi vào các mô hình ngôn ngữ tiên tiến để tạo ra những hiểu biết tinh lọc, sau đó sử dụng các khung tối ưu hóa để cải thiện các công cụ và lời nhắc cụ thể đang gặp lỗi.
Việc tạo ra các đánh giá cho những luồng này đã khó khăn vì tôi thấy rằng việc mô phỏng cuộc hội thoại đến một điểm nhất định gặp phải vấn đề trôi dạt mà bạn đã nêu bật khi hệ thống thay đổi.
Tình cảm này phản ánh sự thất vọng rộng rãi trong số các nhà phát triển, những người nhận ra tầm quan trọng của việc đánh giá tự động nhưng gặp khó khăn với các thách thức triển khai thực tế.
Các Giải Pháp Được Cộng Đồng Đề Xuất:
- Sử dụng Gemini để phân tích dấu vết lỗi và DSPy để tối ưu hóa
- Triển khai các checkpoint nhẹ trong prompts
- Xây dựng đánh giá tùy chỉnh thay vì dựa vào các công cụ tiêu chuẩn
- Kết hợp kiểm thử tự động với kiểm tra dữ liệu thủ công
Điểm Tối Ưu Cho Triển Khai Thực Tế
Bất chấp những thách thức này, cộng đồng đã xác định được các chiến lược hiệu quả để bắt đầu với việc đánh giá agent. Sự đồng thuận hướng tới việc kết hợp các đánh giá end-to-end nhẹ với xác thực dựa trên checkpoint như là phương pháp thực tế nhất trước khi chi phí trở nên cấm đoán.
Các nhà phát triển nhấn mạnh rằng trong khi các công cụ bên ngoài có thể đơn giản hóa việc thiết lập cơ sở hạ tầng và cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, chúng không thể thay thế nhu cầu về các đánh giá tùy chỉnh được điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Hiểu biết chính là các hệ thống đánh giá phải phát triển cùng với các agent mà chúng kiểm tra, đòi hỏi bảo trì và tinh chỉnh liên tục.
Cuộc thảo luận tiết lộ rằng việc đánh giá agent thành công đòi hỏi cân bằng giữa tự động hóa và giám sát thủ công, đặc biệt trong các giai đoạn phát triển sớm khi hành vi agent vẫn đang được tinh chỉnh. Khi lĩnh vực trưởng thành, các nhà phát triển tiếp tục tìm kiếm những cách tốt hơn để giảm thiểu sự trôi dạt đánh giá trong khi duy trì các thực hành kiểm tra hiệu quả về chi phí.
Tham khảo: On evaluating agents