Evaluierung von KI-Agenten in der Produktion

Die Evaluierung von KI-Agenten ist ein entscheidender Schritt, um deren Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit in realen Anwendungen sicherzustellen. Anthropic hat praktische Ansätze zur Evaluierung von Agenten entwickelt, die insbesondere prä-deployment Tests betonen, die reale Bedingungen simulieren. In diesem Artikel werden wir die Struktur von Evaluierungen, die verschiedenen Typen von Gradern und die Notwendigkeit von Evaluierungen zur Vermeidung von Problemen in der Produktion beleuchten.

Einführung in die Evaluierung von KI-Agenten

Gute Evaluierungen helfen Teams, KI-Agenten mit mehr Vertrauen zu implementieren. Ohne sie kann es leicht passieren, dass man in reaktiven Schleifen gefangen ist – Probleme werden erst in der Produktion erkannt, wo das Beheben eines Fehlers oft andere Probleme verursacht. Evaluierungen machen Probleme und Verhaltensänderungen sichtbar, bevor sie die Benutzer betreffen, und ihr Wert kumuliert über den Lebenszyklus eines Agenten.

Die Struktur einer Evaluierung

Eine Evaluierung (“Eval”) ist ein Test für ein KI-System: Einem KI-Agenten wird ein Input gegeben, und dann wird eine Bewertungslogik auf dessen Output angewendet, um den Erfolg zu messen. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf automatisierte Evaluierungen, die während der Entwicklung ohne echte Benutzer durchgeführt werden können.

Einfachheit der Ein-Turn-Evaluierungen

Einzelturn-Evaluierungen sind unkompliziert: Ein Prompt, eine Antwort und Bewertungslogik. Für frühere LLMs waren Einzelturn-Evaluierungen die Hauptmethode zur Evaluierung. Mit dem Fortschritt der KI-Fähigkeiten sind Mehrturn-Evaluierungen jedoch zunehmend verbreitet.

Komplexität der Mehrturn-Evaluierungen

In einer komplexen Mehrturn-Evaluierung erhält ein Agent Werkzeuge, eine Aufgabe (z.B. den Aufbau eines MCP-Servers) und eine Umgebung. Der Agent führt dann eine “Agentenschleife” aus (Werkzeugaufrufe und Schlussfolgerungen) und aktualisiert die Umgebung mit der Implementierung. Die Bewertung erfolgt dann mithilfe von Unit-Tests, um den funktionierenden MCP-Server zu verifizieren.

Warum Evaluierungen notwendig sind

Teams, die mit dem Aufbau von Agenten beginnen, können überraschend weit kommen, indem sie manuelle Tests, Dogfooding und Intuition kombinieren. Doch nach den frühen Prototyping-Phasen, wenn ein Agent in der Produktion ist und zu skalieren beginnt, beginnt der Aufbau ohne Evaluierungen zu scheitern.

Die Rolle von Evaluierungen in der Entwicklung

Die Evaluierung zwingt Produktteams dazu, klar zu definieren, was Erfolg für den Agenten bedeutet. Dies hilft, Missverständnisse zu vermeiden und beschleunigt die Entwicklung. Evaluierungen sind besonders nützlich zu Beginn der Agentenentwicklung, um das erwartete Verhalten explizit zu kodifizieren.

Typen von Gradern für Agenten

Die Evaluierungen von Agenten kombinieren typischerweise drei Arten von Gradern: codebasiert, modellbasiert und menschlich. Jeder Grader bewertet einen Teil des Transkripts oder des Ergebnisses.

Codebasierte Grader

• String-Match-Checks (exakt, regex, unscharf)
• Binäre Tests (Fehler-zu-Bestanden, Bestanden-zu-Bestanden)
• Statische Analyse (Lint, Typ, Sicherheit)
• Ergebnisverifizierung
• Werkzeugaufrufverifizierung

Modellbasierte Grader

• Rubrik-basierte Bewertung
• Natürliche Sprachbehauptungen
• Vergleich zwischen Paaren
• Referenzbasierte Evaluierung

Menschliche Grader

• Fachkundige Überprüfung
• Crowdsourced-Urteile
• Spot-Check-Stichproben

Fazit

Teams ohne Evaluierungen geraten in reaktive Schleifen – sie beheben einen Fehler und schaffen einen anderen, ohne echte Regressionen von Rauschen unterscheiden zu können. Teams, die früh investieren, finden das Gegenteil: Die Entwicklung beschleunigt sich, da Fehler zu Testfällen werden, Testfälle Regressionen verhindern und Metriken das Raten ersetzen. Evaluierungen geben dem gesamten Team einen klaren Berg zu erklimmen und verwandeln “der Agent fühlt sich schlechter an” in etwas Handfestes.

Quellenliste:

• Quelle: Demystifying Evals for AI Agents
• Building Effective Agents
• SWE-bench Verified
• Terminal-Bench