Evaluaciones de los agentes

Tabla de evaluaciones de agentes de IA

Este artículo ofrece una visión general clara de los resultados de las evaluaciones (Evals), el comportamiento esperado frente al real y los recursos de resolución de problemas para los agentes de IA en Tulip.

Resumen

La evaluación sistemática de los agentes de IA es esencial para garantizar que sean fiables, precisos y que cumplan con los parámetros de rendimiento de nivel empresarial, especialmente para su implementación en entornos de producción, regulados o sensibles de otro tipo.

Las tablas de «Evals» son herramientas para medir el rendimiento de los agentes de IA en una amplia gama de tareas del mundo real. Al comparar los resultados esperados con los reales en escenarios estandarizados, puedes detectar deficiencias, orientar las mejoras y realizar un seguimiento de la regresión a lo largo del tiempo. El uso sistemático de «Evals» aporta transparencia, repetibilidad y confianza al ciclo de vida de tus agentes.

¿Por qué utilizar Evals?

• Fiabilidad: garantiza que los agentes se comporten según lo previsto antes de su implementación generalizada.
• Trazabilidad: documenta la toma de decisiones y los cambios a lo largo del tiempo.
• Comparativas: compara rápidamente agentes, indicaciones o configuraciones.
• Resolución de problemas: realiza un seguimiento de los fallos y supervisa las mejoras de una versión a otra.
• Mejora continua: Proporciona un ciclo de retroalimentación para el desarrollo de las indicaciones y los agentes.

Ciclo de vida del agente

1. Crear el agente
   Definir el alcance, las herramientas y la indicación inicial del agente.
2. Ejecutar evaluaciones
   Probar el agente con las indicaciones de la tabla de evaluaciones.
3. Documentar el rendimiento
   Registra los resultados esperados frente a los reales y los resultados de «aprobado» o «suspenso».
4. Perfeccionar la indicación
   Actualiza o modifica la indicación para cubrir casos de uso adicionales o mejorar el comportamiento.
5. Vuelve a ejecutar las evaluaciones
   Realice nuevas pruebas utilizando las mismas indicaciones y el mismo conjunto de datos para garantizar una comparación imparcial.
6. Repite el proceso
   Repite este ciclo hasta que el agente cumpla de forma constante los criterios de rendimiento.

Cómo utilizar las evaluaciones

1. Define indicaciones de prueba claras:
   Elige indicaciones o escenarios realistas que el agente deba gestionar.
2. Establece los resultados esperados:
   Anota criterios de éxito precisos y cuantificables para cada escenario.
3. Ejecuta el agente:
   Prueba el agente utilizando cada indicación en condiciones controladas.
4. Documenta los resultados reales:
   Registra la salida real o el comportamiento observado del agente.
5. Evaluación de «aprobado/suspenso»:
   ¿Ha cumplido el agente los criterios? Marque la opción correspondiente.
6. Añade comentarios:
   Anota las deficiencias, los comportamientos inesperados o las ideas de mejora.
7. Crea un conjunto de datos de referencia: un conjunto seleccionado de ejemplos que cubra los casos de uso principales del agente. Prueba cada cambio en las instrucciones con este conjunto de datos y pásalo a producción solo si las métricas mejoran; de lo contrario, sigue iterando.

Cómo interpretar la tabla de evaluaciones

Tabla de ejemplos de evaluaciones

| Indicación | Resultado esperado | Resultado real | Aprobado/Suspenso | Notas/Comentarios ||---------------------------------|-----------------------------------------------|-------------------------------------------------|----------------------|-----------|-----------------------------------|| «Resume el registro de ayer.» | Resumen conciso y preciso con métricas clave. | Resumen preciso, pero falta la sección de tiempo de inactividad. | Suspenso | Mejorar la indicación para incluir información sobre el tiempo de inactividad. || «Busca todas las órdenes de compra pendientes para la Línea 3» | Lista correcta de órdenes de compra pendientes para la Línea 3. | Se han devuelto todas las órdenes de compra pendientes y eran correctas. | Aprobado | || «Genera el informe de fin de jornada». | Informe completo que incluye los eventos de control de calidad. | Falta la sección de eventos de control de calidad. | Suspenso | Revisar la integración de los datos de eventos de control de calidad. |

Más información

• Descripción general de los agentes de IA
• Creación y definición del alcance de los agentes de IA

Resolución de problemas

Si tienes problemas con algún agente de IA, tienes dudas sobre los criterios de evaluación o quieres compartir tus comentarios, visita la Tulip Community.