Evals и regression-тесты для AI-агентов в продакшене
Как тестировать агентные системы до релиза и после релиза: набор метрик, регрессионные кейсы и weekly review на реальных сессиях.
Минимальный набор метрик для агентов
Как строить regression-набор из реальных инцидентов
Как связать evals с CI/CD и релизными гейтами
Качество агентной системы нельзя оценить одним числом. Нужна система evals, которая проверяет и итоговый ответ, и цепочку действий: выбор инструмента, корректность шагов, обработку ошибок и соблюдение guardrails.
Что мерить обязательно
- Task completion rate.
- Format pass rate (структурированный выход).
- Safety/guardrail compliance.
- Cost per successful session.
- P95 latency по ключевым маршрутам.
Откуда брать тесты
Лучший источник для regression-набора - реальные продовые инциденты. Каждый сбой фиксируется и превращается в новый тест-кейс, который должен стабильно проходить в следующих релизах.
Релизная дисциплина
- Прогон offline evals на тестовом наборе.
- Canary на части трафика.
- Сравнение с baseline по качеству и стоимости.
- Полный rollout только после прохождения релизных порогов.
Такой процесс делает развитие агентов предсказуемым: улучшения измеряются, регрессии ловятся до массового влияния на клиентов.