L'évaluation des agents IA est plus complexe que la simple vérification des réponses finales. Cette analyse décompose les dimensions clés : achèvement des tâches, qualité des résultats, validité des trajectoires et exactitude des appels d'outils. Par exemple, un agent chargé de résumer l'utilisation la plus récente d'une API peut réussir via des chemins de recherche, de lecture ou de récupération web – tous valides si la source est autoritaire. Le défi est de définir ce que « correct » signifie lorsque plusieurs stratégies fonctionnent. Les équipes doivent aller au-delà des simples métriques de réussite/échec et envisager une évaluation au niveau du processus, y compris si l'agent a utilisé les outils de manière appropriée et suivi des étapes logiques. Cela est particulièrement critique lorsque les agents sont déployés en production où la fiabilité et l'interprétabilité comptent.
Un guide pratique pour évaluer les agents IA, couvrant les résultats de tâches, la qualité des résultats, les trajectoires d'exécution et la précision des appels d'outils. Comprenez pourquoi plusieurs chemins valides existent et comment concevoir des cadres d'évaluation robustes.