Merk
Tilgang til denne siden krever autorisasjon. Du kan prøve å logge på eller endre kataloger.
Tilgang til denne siden krever autorisasjon. Du kan prøve å endre kataloger.
Enten du bygger en kundeservicechatbot, en kodeassistent eller en forskningsagent, gjenstår ett grunnleggende spørsmål: Hvordan vet du om agenten din fungerer godt?
Svaret ligger i systematisk evaluering. Denne prosessen forvandler gjetting til datadrevet utvikling. Denne veiledningen dekker alt du trenger å vite om å evaluere agenter, fra grunnleggende konsepter til avanserte teknikker som profesjonelle AI-team bruker hver dag.
Gjennomgående eksempel: Ansatt Self-Service agent
Gjennom hele denne dokumentasjonen om agentvurdering brukes en Employee Self-Service Agent som et løpende eksempel. Denne agenten hjelper ansatte med å få svar på spørsmål om HR og fasiliteter uten å sende inn henvendelser eller vente på menneskelig støtte.
Se etter overskrifter for ansatte Self-Service agenter . Disse overskriftene viser hvordan hvert konsept gjelder for en ekte agent, og fremhever de praktiske beslutningene og avveiningene du møter når du utformer din egen evalueringsstrategi.
Lær mer om dette eksempelscenariet:
- Introduksjon til Employee Self-Service agent
- Evalueringer av responskvalitet for den ansatte Self-Service agenten
Hva er agentvurdering?
Agentevaluering er den systematiske prosessen med å måle hvor godt agenten din utfører sine tiltenkte oppgaver. Tenk på det som kvalitetskontroll i produksjon. Du ville ikke sendt en bil uten å teste bremsene, og du bør ikke sette inn en agent uten å grundig teste responsen.
I motsetning til tradisjonell programvaretesting, som fokuserer på om kode kjører feilfritt, undersøker agentevaluering kvaliteten på agentens resultater. Det handler om å sikre at agenten din ikke bare fungerer, men fungerer godt.
Hvorfor evaluering er viktig for virksomheten din
Evaluering er ikke bare en teknisk øvelse. Den knytter seg direkte til resultater som interessentene dine bryr seg om.
| Forretningsmål | Hvordan evaluering hjelper |
|---|---|
| Redusere supporthenvendelser | Mål om agenten faktisk løser spørsmål i stedet for å tvinge frem eskalering. |
| Forbedre brukertilfredshet | Følg kvalitetssignaler som action enablement. Fikk brukerne det de trengte? |
| Rull ut med trygghet | Kjør regresjonstester før hver utgivelse for å oppdage problemer tidlig. |
| Begrunne investering | Vis konkret forbedring. For eksempel: «Beståttprosenten forbedret seg fra 62% til 98%.» |
| Skaler til flere agenter | Gjenbruk evalueringsmønstre på tvers av agenter. Ikke start fra bunnen av hver gang. |
Hvordan evaluering gjør tilbakemeldinger om til handlingsrettede innsikter
Uten evaluering høres kvalitetssamtaler ut som: «Agenten fungerer dårlig», «Brukere klager» eller «Noe føles galt.»
Med evaluering blir den samme samtalen: «Policynøyaktigheten falt til 90% etter en oppdatering av kunnskapsbasen, men vi identifiserte problemet – utdaterte dokumenter ble hentet frem – og det er tilbake til 95%. Personaliseringen forbedret seg fra 75% til 95% over kvartalet etter å ha fikset kontekstgjenfinning. Vi oppfyller målene for personvernbeskyttelse. Nøyaktigheten i politikken er nær og på vei i riktig retning.»
Det er skiftet: fra vage inntrykk til spesifikke, målbare og løselige problemer.
Neste trinn
Lær hvordan du definerer et klart formål og veldefinerte scenarioer for å sikre at agenten din blir vurdert opp mot det som virkelig betyr noe.