Evaluar agentes de IA es más complejo que simplemente verificar respuestas finales. Este análisis desglosa las dimensiones clave: finalización de tareas, calidad de resultados, validez de trayectorias y corrección de llamadas a herramientas. Por ejemplo, un agente encargado de resumir el uso más reciente de una API puede tener éxito a través de rutas de búsqueda, lectura o recuperación web, todas válidas si la fuente es autorizada. El desafío es definir qué significa 'correcto' cuando múltiples estrategias funcionan. Los equipos deben ir más allá de métricas simples de aprobado/reprobado y considerar la evaluación a nivel de proceso, incluyendo si el agente usó herramientas adecuadamente y siguió pasos lógicos. Esto es especialmente crítico cuando los agentes se despliegan en producción donde la confiabilidad e interpretabilidad importan.
Una guía práctica para evaluar agentes de IA, que cubre resultados de tareas, calidad de resultados, trayectorias de ejecución y precisión de llamadas a herramientas. Comprenda por qué existen múltiples caminos válidos y cómo diseñar marcos de evaluación robustos.