ارزیابی عامل هوش مصنوعی برای سازندگان: آزمایش کنید قبل از کسب درآمد

ارزیابی عامل هوش مصنوعی به محض اینکه ویژگی عامل به کار مشتری، استفاده پولی یا تماس‌های مکرر مدل برسد، به یک نیاز تجاری تبدیل می‌شود. یک دمو می‌تواند با یک درخواست چشمگیر به نظر برسد. یک عامل تولیدی باید ابزارها را انتخاب کند، زمینه را حفظ کند، مراحل ناموفق را دوباره امتحان کند، در محدوده هزینه باقی بماند و پاسخی ارائه دهد که مشتری واقعاً بتواند از آن استفاده کند.

برای سازندگان، مسائل عملی هستند. اگر یک برنامه ساخته شده خارج از ShareAI استفاده عامل را از طریق ShareAI هدایت کند و یک حاشیه یا هزینه اضافی اضافه کند، سازنده باید اطمینان داشته باشد که جریان کاری عامل قبل از کسب درآمد قابل اندازه‌گیری است. کیفیت، هزینه، تأخیر و رفتار جایگزین باید با هم آزمایش شوند.

چرا ارزیابی عامل هوش مصنوعی متفاوت است

ارزیابی مدل معمولاً بررسی می‌کند که آیا یک پاسخ مدل برای یک درخواست کافی است یا خیر. ارزیابی عامل هوش مصنوعی بررسی می‌کند که آیا یک سیستم یک وظیفه را در چندین تصمیم تکمیل کرده است یا خیر.

یک عامل ممکن است یک ابزار جستجو را فراخوانی کند، نتیجه یک پایگاه داده را بخواند، تصمیم بگیرد که آیا ابزار دیگری را فراخوانی کند، از یک مدل قوی‌تر برای ترکیب استفاده کند و سپس یک پاسخ نهایی بازگرداند. هر مرحله ممکن است شکست بخورد. مدل ممکن است ابزار اشتباهی را انتخاب کند. ابزار ممکن است داده‌های ناقص بازگرداند. حلقه ممکن است بیش از حد تلاش کند. یک پاسخ نهایی صحیح ممکن است همچنان برای محصول خیلی کند یا خیلی گران باشد.

به همین دلیل است که سازندگان باید کل اجرا را ارزیابی کنند، نه فقط پاسخ نهایی را.

سه لایه ارزیابی که باید استفاده شوند

1. آزمایش‌های وظیفه آفلاین

با یک مجموعه وظیفه نماینده شروع کنید قبل از اینکه مشتریان واقعی عامل را ببینند. یک مجموعه اولیه مفید می‌تواند شامل بلیت‌های پشتیبانی، بررسی اسناد، کارهای غنی‌سازی سرنخ، درخواست‌های تغییر کد، وظایف تحقیقاتی یا هر واحدی که محصول شما می‌فروشد باشد.

هر آزمایش باید ورودی، نتیجه مورد انتظار، ابزارهای مجاز، حداکثر هزینه اجرا و شرایطی که به عنوان شکست محسوب می‌شوند را تعریف کند. اینجاست که تیم ضعف‌های آشکار را بدون ایجاد تأثیر بر مشتری شناسایی می‌کند.

2. تضمین کیفیت پیش از استقرار

قبل از راه‌اندازی، عامل را در یک محیط ایزوله که شبیه تولید است آزمایش کنید. نرخ تکمیل وظیفه، هزینه به ازای هر وظیفه موفق، تأخیر p90، نرخ خطای ابزار، تعداد تلاش مجدد و نقض‌های ایمنی را اندازه‌گیری کنید.

این لایه جایی است که قیمت‌گذاری شروع به واقعی شدن می‌کند. اگر عامل موفق شود اما از تماس‌های پریمیوم زیادی استفاده کند، ممکن است جریان کاری قبل از اضافه کردن حاشیه توسط سازنده نیاز به تغییر مسیر داشته باشد. اگر بیشتر در ورودی‌های نامرتب شکست بخورد، ممکن است محصول به محدودیت‌ها، آموزش بهتر یا مسیر بازبینی انسانی نیاز داشته باشد.

3. نظارت بر تولید

هنگامی که عامل فعال شد، ارزیابی باید ادامه یابد. ترافیک تولید موارد خاصی را نشان می‌دهد که مجموعه‌های آزمایشی از دست می‌دهند: رفتار جدید کاربران، تغییر داده‌ها، خطاهای ارائه‌دهنده، ترافیک بالاتر، ابزارهای کندتر و انحراف درخواست.

ابزارهایی مانند جریان‌های کاری ارزیابی Langfuse الگوی گسترده‌تری را نشان می‌دهند: جایگزینی حدس و گمان با بررسی‌های تکرارپذیر، امتیازات و سیگنال‌های رگرسیون. برای تیم‌هایی که تله‌متری هوش مصنوعی را استاندارد می‌کنند، قراردادهای معنایی OpenTelemetry GenAI همچنین زمینه مفیدی برای ردیابی‌ها، معیارها و ویژگی‌های خاص هوش مصنوعی هستند.

آنچه سازندگان باید قبل از کسب درآمد اندازه‌گیری کنند

بهترین معیارها کیفیت محصول را به ریسک حاشیه‌ای متصل می‌کنند. با این موارد شروع کنید:

• نرخ تکمیل وظیفه: سهم وظایف نماینده‌ای که عامل با موفقیت انجام می‌دهد.
• هزینه به ازای وظیفه موفق: هزینه کل مدل و ابزار تقسیم بر وظایف تکمیل‌شده، نه تلاش‌های کل.
• توزیع تأخیر: زمان تکمیل p50، p90 و p99 برای اجرای کامل.
• دقت انتخاب ابزار: اینکه آیا عامل ابزار مناسب را با پارامترهای مناسب انتخاب کرده است.
• تعداد تلاش مجدد و حلقه: چند بار عامل مراحل را قبل از اتمام یا شکست تکرار می‌کند.
• رفتار بازگشتی: اینکه آیا مسیر می‌تواند زمانی که مدل یا ارائه‌دهنده کاهش می‌یابد، بازیابی شود.
• نرخ اصلاح کاربر: چند بار کاربران خروجی را دوباره امتحان می‌کنند، ویرایش می‌کنند، رد می‌کنند یا نادیده می‌گیرند.
• نقض‌های ایمنی و مجوز: هرگونه تلاش برای استفاده از ابزار، منبع داده، یا اقدام خارج از مرز تعیین‌شده.

این معیارها به سازنده کمک می‌کنند تصمیم بگیرد که واحد مشتری‌محور باید یک وظیفه، اجرا، سند، گزارش، جریان کاری یا مجوز استفاده باشد. همچنین نشان می‌دهند که کجا یک مدل قوی‌تر ارزش هزینه را دارد و کجا یک مدل کم‌هزینه کافی است.

جایگاه ShareAI

ShareAI یک چارچوب عامل، سازنده برنامه بدون کدنویسی، CMS، پلتفرم میزبانی یا موتور جریان کاری نیست. سازنده مالک برنامه، تجربه کاربری، منطق عامل، ابزارها، گزارش‌ها و فرآیند پشتیبانی خارج از ShareAI است.

ShareAI در لایه بازار AI و API قرار می‌گیرد. سازندگان می‌توانند ترافیک استنتاج را از برنامه موجود خود از طریق ShareAI هدایت کنند، گزینه‌های مدل را مقایسه کنند در بازار مدل ShareAI, ، از یک مسیر API استفاده کنند از مرجع API, ، یک هزینه اضافی یا حاشیه بر استفاده هدایت‌شده تنظیم کنند، و پرداخت‌های ماهانه بر اساس درآمد تولید شده دریافت کنند.

ارزیابی آن کسب درآمد را ایمن‌تر می‌کند. اگر یک عامل پشتیبانی برای بلیت‌های ساده هزینه بسیار کمی داشته باشد اما برای تشدید چندمرحله‌ای گران شود، سازنده می‌تواند آن مسیرها را به‌طور متفاوت قیمت‌گذاری کند. اگر یک عامل سند فقط برای ترکیب نهایی به یک مدل ممتاز نیاز داشته باشد، سازنده می‌تواند مراحل ارزان‌تر را جداگانه هدایت کند. اگر یک عامل تحقیق در وظایف طولانی بیش از حد شکست بخورد، سازنده می‌تواند محدودیت‌هایی اضافه کند قبل از اتصال استفاده پرداختی.

یک چک‌لیست راه‌اندازی برای استفاده پرداختی عامل

1. واحد مشتری‌محور را تعریف کنید: وظیفه، اجرا، سند، گزارش، بلیت، جریان کاری یا اعتبار.
2. یک مجموعه وظیفه ایجاد کنید که کار واقعی مشتری را منعکس کند، نه فقط نمایش‌های مسیر خوشحال.
3. هر تماس مدل، تماس ابزار، تلاش مجدد، مسیر جایگزین، و پاسخ نهایی را در اجرا ثبت کنید.
4. قوانین قبولی/ردی برای کیفیت، ایمنی، هزینه، و تأخیر تنظیم کنید.
5. هزینه هر وظیفه موفق را اندازه‌گیری کنید، نه فقط هزینه توکن هر درخواست.
6. انتخاب کنید کدام مراحل عامل نیاز به مدل‌های پریمیوم دارند و کدام می‌توانند از مسیرهای کم‌هزینه استفاده کنند.
7. محدودیت‌های سخت برای توکن‌ها، مراحل، تلاش‌های مجدد، زمان اجرا، و اجرای پس‌زمینه اضافه کنید.
8. مسیرهای جایگزین را قبل از اینکه قطعی ارائه‌دهنده سوال را مجبور کند، آزمایش کنید.
9. استنتاج تولید را فقط زمانی از طریق ShareAI هدایت کنید که واحد استفاده قابل اندازه‌گیری باشد.
10. از کنسول سازنده حاشیه یا هزینه اضافی را زمانی تنظیم کنید که الگوی استفاده واضح شود.

هدف این نیست که هر عامل ارزان باشد. هدف این است که هر عامل قابل فهم باشد. یک سازنده می‌تواند یک جریان کاری قابل اندازه‌گیری را قیمت‌گذاری کند. یک جریان کاری غیرقابل اندازه‌گیری به یک شگفتی حاشیه تبدیل می‌شود.

سوالات متداول

ارزیابی عامل هوش مصنوعی چیست؟

ارزیابی عامل هوش مصنوعی بررسی می‌کند که آیا یک عامل می‌تواند وظایف چندمرحله‌ای را به درستی، ایمن، مقرون‌به‌صرفه، و در تأخیر قابل قبول انجام دهد. این ابزار استفاده، تلاش‌های مجدد، وضعیت، هزینه، و کیفیت خروجی نهایی را بررسی می‌کند.

ارزیابی عامل هوش مصنوعی چگونه با ارزیابی مدل متفاوت است؟

ارزیابی مدل معمولاً یک پاسخ مدل را بررسی می‌کند. ارزیابی عامل هوش مصنوعی کل جریان کاری را بررسی می‌کند: انتخاب ابزارها، مراحل میانی، مدیریت زمینه، رفتار جایگزین، کیفیت پاسخ نهایی، و هزینه کل اجرا.

چرا سازندگان باید عوامل را قبل از کسب درآمد از استفاده ارزیابی کنند؟

سازندگان باید بدانند هزینه یک وظیفه چقدر است و چند بار موفق می‌شود قبل از اضافه کردن حاشیه سود یا هزینه اضافی. بدون ارزیابی، کاربران سنگین یا اجرای ناموفق می‌توانند به‌طور پنهانی حاشیه سود را مصرف کنند.

کدام معیارها برای ویژگی‌های عامل پولی مهم‌تر هستند؟

با نرخ تکمیل وظیفه، هزینه به ازای هر وظیفه موفق، تأخیر p90، تعداد تلاش مجدد، نرخ بازگشت، خطاهای ابزار، نرخ اصلاح کاربر، و نقض ایمنی یا مجوز شروع کنید.

آیا ShareAI عوامل را برای سازندگان ارزیابی می‌کند؟

ShareAI بازار هوش مصنوعی و لایه API است، نه یک پلتفرم ارزیابی عامل یا سازنده برنامه. سازندگان باید فرآیند ارزیابی خود را در اطراف برنامه و جریان کاری عاملی که مالک آن هستند اجرا کنند.

ShareAI در کجای جریان کاری عامل ارزیابی شده قرار می‌گیرد؟

ShareAI می‌تواند ترافیک استنتاج هوش مصنوعی را از برنامه موجود سازنده هدایت کند، دسترسی به بیش از 150 مدل از طریق یک API را فراهم کند، از انتخاب مدل و جایگزینی پشتیبانی کند، و استفاده هدایت‌شده، صورتحساب، هزینه اضافی و مکانیک پرداخت را مدیریت کند.

آیا قیمت‌گذاری عامل باید بر اساس توکن‌ها باشد؟

معمولاً در محصولی که به مشتری ارائه می‌شود، این‌گونه نیست. مشتریان وظایف، اسناد، گزارش‌ها، جریان‌های کاری، اعتبارها یا استفاده‌های شامل‌شده را راحت‌تر درک می‌کنند. توکن‌ها همچنان درونی اهمیت دارند زیرا هزینه و حاشیه سود را تعیین می‌کنند.

مسیرهای بازگشت چگونه بر ارزیابی تأثیر می‌گذارند؟

مسیرهای بازگشت باید به‌عنوان بخشی از مجموعه ارزیابی آزمایش شوند. یک مدل اولیه ارزان‌تر ممکن است برای اکثر وظایف کار کند، اما سازنده باید بداند چه زمانی بازگشت فعال می‌شود، هزینه آن چقدر است و آیا کیفیت بهبود می‌یابد یا خیر.

آیا آژانس‌ها می‌توانند از ارزیابی عامل هوش مصنوعی قبل از تحویل به مشتری استفاده کنند؟

بله. آژانس‌ها می‌توانند از ارزیابی برای اثبات اینکه جریان کاری مشتری به‌اندازه کافی برای تولید قابل‌اعتماد است و بر اساس استفاده واقعی قیمت‌گذاری شده است، استفاده کنند. اگر مشتری به استفاده از جریان کاری هوش مصنوعی ادامه دهد، کسب درآمد سازنده ShareAI می‌تواند از درآمد مبتنی بر استفاده پس از راه‌اندازی پشتیبانی کند.

امن‌ترین آزمون کسب درآمد اولیه چیست؟

با یک جریان کاری اندازه‌گیری‌شده، محدودیت‌های استفاده محافظه‌کارانه، و یک مدل واضح برای استفاده اضافی یا به ازای هر اجرا شروع کنید. از کسب درآمد از یک مجموعه عامل گسترده اجتناب کنید تا زمانی که کیفیت وظیفه، هزینه، تأخیر، و رفتار بازگشت قابل مشاهده باشد.