Einleitung

  • 3 Minuten

Ihr Team stellt einen KI-Agenten bereit, der Kundenanfragen verarbeitet und zunächst gut funktioniert. Aber da die Kosten steigen und Kundenfeedback probleme mit der Reaktionsqualität hervorhebt, stellen Sie sich einer kritischen Herausforderung: Wie verbessern Sie den Agent systematisch, ohne zu erraten, welche Änderungen helfen werden?

Zufällige Optimierungsversuche verschwenden Zeit und Ressourcen. Sie können Modelle wechseln, die auf eine bessere Leistung hoffen, aber ohne die Auswirkungen zu messen, können Sie nicht ermitteln, ob die Qualität verbessert, die Kosten verringert oder die Reaktionszeiten sinnvoll geändert wurden. Unterschiedliche Teammitglieder bewerten die gleichen Agentantworten unterschiedlich und machen es unmöglich, Experimente objektiv zu vergleichen.

Eine effektive Agentenoptimierung erfordert eine strukturierte Bewertung: klare Metriken, die Qualität, Kosten und Leistungsmerkmale erkennen; kontrollierte Experimente, die jeweils eine Änderung testen; und konsistente Bewertungsmethoden, mit denen menschliche Verzerrungen beseitigt werden. Ohne diesen systematischen Ansatz wird Optimierung zu einem Ratespiel anstelle von evidenzbasierter Ingenieurarbeit.

Adventure Works, ein Outdoor-Abenteuerunternehmen, betreibt einen Trail Guide Agent, der Kunden bei der Planung von Wanderreisen mit Trailempfehlungen, Unterkunftsbuchungen und Ausrüstungsvorschlägen hilft. Das Team möchte die Betriebskosten senken, indem er von GPT-4 zu GPT-4 mini wechselt, aber sie müssen überprüfen, dass die Qualität nicht unter ihrem 4,2/5.0-Kundenzufriedenheitsziel sinkt und die Reaktionszeiten unter 30 Sekunden liegen. Sie benötigen einen strukturierten Ansatz, um diese Änderung objektiv zu testen.

Lernziele

In diesem Modul lernen Sie Folgendes:

  • Entwerfen von Auswertungsexperimenten mit klaren Metriken für Qualität, Kosten und Leistung
  • Anwenden von gitbasierten Workflows zum systematischen Organisieren und Vergleichen von Agentvarianten
  • Erstellen von Bewertungsrichtlinien, die eine konsistente Bewertung durch menschliche Bewerter hinweg sicherstellen

Beginnen wir mit dem Entwerfen von Auswertungsversuchen, die die Agentleistung objektiv messen.