Оценивайте многоходовые AI-агенты с помощью ActorSimulator

Оценка взаимодействий агентов в одностороннем режиме хорошо известна большинству команд: вы предоставляете ввод, получаете вывод и оцениваете результат. Однако реальные разговоры редко ограничиваются одним вопросом. Пользователи задают дополнительные вопросы, меняют направление беседы и выражают недовольство, если их потребности не удовлетворены. Например, помощник по путешествиям, который успешно справляется с запросом «Забронируйте мне билет в Париж», может столкнуться с трудностями, когда пользователь задает последующий вопрос о поездах или отелях.

Тестирование таких динамичных взаимодействий требует больше, чем статические тестовые случаи. Основная сложность заключается в масштабе, так как невозможно вручную проводить сотни многоходовых бесед каждый раз, когда ваш агент меняется. Команды оценки нуждаются в способе программного генерации реалистичных пользователей, которые могли бы вести беседу с агентом на протяжении нескольких этапов.

ActorSimulator в Strands Evaluations SDK решает эту задачу, предлагая структурированную симуляцию пользователей, которая интегрируется в ваш процесс оценки. Многоходовая оценка сложнее односторонней, поскольку каждое сообщение зависит от предыдущих. Второй вопрос пользователя формируется на основе того, как агент ответил на первый, и неполный ответ может вызвать дополнительные уточнения.

Симуляция пользователей, основанная на четких определениях персонажей и отслеживании целей, позволяет создать контролируемую среду, где реалистичные актеры взаимодействуют с системой. Полезный симулированный пользователь должен иметь последовательную личность и целенаправленное поведение, чтобы отражать реальные взаимодействия. ActorSimulator настраивается для работы с такими принципами, обеспечивая реалистичные и воспроизводимые результаты.

Процесс начинается с генерации профиля, где ActorSimulator использует языковую модель для создания полного профиля актера на основе входного запроса и описания задачи. Таким образом, ActorSimulator помогает повысить качество оценки AI-агентов, учитывая сложность многоходовых взаимодействий.