L'évaluation des agents IA est un défi critique pour les développeurs. Ce guide explique comment créer un système d'évaluation personnalisé, en commençant par des benchmarks établis comme SWE-bench pour les tâches de génie logiciel. Il introduit ensuite le paradigme LLM-as-a-Judge, où un modèle de langage évalue les sorties de l'agent. L'implémentation est fournie en Python 3.10+, la rendant accessible à la plupart des développeurs. Les considérations clés incluent le choix de métriques appropriées, la gestion des biais dans les juges LLM et la mise à l'échelle des évaluations. Ce système est précieux pour les équipes construisant des agents pour le codage, le support client ou les tâches autonomes, leur permettant d'itérer et de s'améliorer de manière fiable.
Cet article fournit un guide complet pour construire un système d'évaluation d'agents, couvrant des benchmarks comme SWE-bench et l'utilisation de LLM-as-a-Judge pour l'évaluation. Il inclut une implémentation complète en Python 3.10+. Le sujet est très pertinent pour les équipes développant et déployant des agents IA, offrant une approche structurée pour mesurer les performances.