Die Bewertung von KI-Agenten ist eine kritische Herausforderung für Entwickler. Diese Anleitung führt durch die Erstellung eines benutzerdefinierten Bewertungssystems, beginnend mit etablierten Benchmarks wie SWE-bench für Softwareentwicklungsaufgaben. Anschließend wird das LLM-as-a-Judge-Paradigma vorgestellt, bei dem ein Sprachmodell die Ausgaben des Agenten bewertet. Die Implementierung erfolgt in Python 3.10+, was sie für die meisten Entwickler zugänglich macht. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören die Auswahl geeigneter Metriken, der Umgang mit Verzerrungen bei LLM-Richtern und die Skalierung von Bewertungen. Dieses System ist wertvoll für Teams, die Agenten für Codierung, Kundensupport oder autonome Aufgaben entwickeln, und ermöglicht zuverlässige Iterationen und Verbesserungen.
Dieser Artikel bietet eine umfassende Anleitung zum Aufbau eines Agentenbewertungssystems, einschließlich Benchmarks wie SWE-bench und der Verwendung von LLM-as-a-Judge zur Bewertung. Es enthält eine vollständige Implementierung in Python 3.10+. Das Thema ist für Teams, die KI-Agenten entwickeln und bereitstellen, hochrelevant und bietet einen strukturierten Ansatz zur Leistungsmessung.