Đánh giá Tác nhân AI dành cho Nhà phát triển: Kiểm tra Trước Khi Bạn Kiếm Tiền

Đánh giá tác nhân AI trở thành một yêu cầu kinh doanh ngay khi một tính năng của tác nhân chạm đến công việc của khách hàng, sử dụng trả phí, hoặc các cuộc gọi mô hình lặp lại. Một bản demo có thể trông ấn tượng với một lời nhắc. Một tác nhân sản xuất phải chọn công cụ, duy trì ngữ cảnh, thử lại các bước thất bại, giữ trong giới hạn chi phí, và tạo ra một câu trả lời mà khách hàng thực sự có thể sử dụng.

Đối với Người xây dựng, các rủi ro mang tính thực tiễn. Nếu một ứng dụng được xây dựng bên ngoài ShareAI định tuyến việc sử dụng tác nhân qua ShareAI và thêm một khoản lợi nhuận hoặc phụ phí, Người xây dựng cần sự tự tin rằng quy trình làm việc của tác nhân có thể đo lường được trước khi nó được kiếm tiền. Chất lượng, chi phí, độ trễ, và hành vi dự phòng nên được kiểm tra cùng nhau.

Tại sao đánh giá tác nhân AI lại khác biệt

Đánh giá mô hình thường kiểm tra xem một câu trả lời của mô hình có đủ tốt cho một lời nhắc hay không. Đánh giá tác nhân AI kiểm tra xem một hệ thống có hoàn thành một nhiệm vụ qua nhiều quyết định hay không.

Một tác nhân có thể gọi một công cụ tìm kiếm, đọc kết quả từ cơ sở dữ liệu, quyết định có gọi một công cụ khác hay không, sử dụng một mô hình mạnh hơn để tổng hợp, và sau đó trả lại một câu trả lời cuối cùng. Bất kỳ bước nào cũng có thể thất bại. Mô hình có thể chọn sai công cụ. Công cụ có thể trả lại dữ liệu không đầy đủ. Vòng lặp có thể thử lại quá nhiều lần. Một câu trả lời cuối cùng đúng vẫn có thể quá chậm hoặc quá đắt đối với sản phẩm.

Đó là lý do tại sao Người xây dựng nên đánh giá toàn bộ quy trình, không chỉ câu trả lời cuối cùng.

Ba lớp đánh giá cần sử dụng

1. Kiểm tra nhiệm vụ ngoại tuyến

Bắt đầu với một bộ nhiệm vụ đại diện trước khi khách hàng thực sự nhìn thấy tác nhân. Một bộ đầu tiên hữu ích có thể bao gồm các phiếu hỗ trợ, đánh giá tài liệu, công việc làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng, yêu cầu thay đổi mã, nhiệm vụ nghiên cứu, hoặc bất kỳ đơn vị nào mà sản phẩm của bạn bán.

Mỗi bài kiểm tra nên xác định đầu vào, kết quả mong đợi, các công cụ được phép, chi phí chạy tối đa, và các điều kiện được tính là thất bại. Đây là nơi nhóm phát hiện ra các điểm yếu rõ ràng mà không tạo ra tác động đến khách hàng.

2. Kiểm tra chất lượng trước khi triển khai

Trước khi ra mắt, kiểm tra tác nhân trong một môi trường cách ly giống như sản xuất. Đo lường tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, chi phí trên mỗi nhiệm vụ thành công, độ trễ p90, tỷ lệ lỗi công cụ, số lần thử lại, và các vi phạm an toàn.

Lớp này là nơi giá cả bắt đầu trở nên thực tế. Nếu tác nhân thành công nhưng sử dụng quá nhiều cuộc gọi cao cấp, quy trình làm việc có thể cần thay đổi tuyến trước khi Người xây dựng thêm một khoản lợi nhuận. Nếu nó thất bại chủ yếu trên các đầu vào lộn xộn, sản phẩm có thể cần giới hạn, hướng dẫn tốt hơn, hoặc một con đường đánh giá bởi con người.

3. Giám sát sản xuất

Khi tác nhân đã hoạt động, việc đánh giá nên tiếp tục. Lưu lượng sản xuất tiết lộ các trường hợp biên mà các bộ kiểm tra bỏ sót: hành vi người dùng mới, dữ liệu thay đổi, lỗi nhà cung cấp, lưu lượng cao hơn, công cụ chậm hơn, và sự trôi dạt của lời nhắc.

Các công cụ như quy trình đánh giá Langfuse cho thấy mô hình rộng hơn: thay thế phỏng đoán bằng các kiểm tra lặp lại, điểm số và tín hiệu hồi quy. Đối với các nhóm chuẩn hóa telemetry AI, các quy ước ngữ nghĩa OpenTelemetry GenAI cũng là ngữ cảnh hữu ích cho dấu vết, số liệu và thuộc tính cụ thể của AI.

Những gì các nhà xây dựng nên đo lường trước khi kiếm tiền

Các số liệu tốt nhất kết nối chất lượng sản phẩm với rủi ro biên lợi nhuận. Bắt đầu với những điều này:

• Tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ: tỷ lệ nhiệm vụ đại diện mà tác nhân hoàn thành thành công.
• Chi phí cho mỗi nhiệm vụ thành công: tổng chi phí mô hình và công cụ chia cho các nhiệm vụ đã hoàn thành, không phải tổng số lần thử.
• Phân phối độ trễ: thời gian hoàn thành p50, p90 và p99 cho toàn bộ quá trình chạy.
• Độ chính xác trong việc chọn công cụ: liệu tác nhân có chọn đúng công cụ với các tham số đúng hay không.
• Số lần thử lại và vòng lặp: tần suất mà tác nhân lặp lại các bước trước khi hoàn thành hoặc thất bại.
• Hành vi dự phòng: liệu tuyến đường có thể phục hồi khi một mô hình hoặc nhà cung cấp bị suy giảm.
• Tỷ lệ sửa lỗi của người dùng: tần suất người dùng thử lại, chỉnh sửa, từ chối hoặc ghi đè kết quả đầu ra.
• Vi phạm an toàn và quyền hạn: bất kỳ nỗ lực nào để sử dụng công cụ, nguồn dữ liệu hoặc hành động ngoài phạm vi dự định.

Các chỉ số này giúp Nhà xây dựng quyết định liệu đơn vị hướng tới khách hàng nên là một nhiệm vụ, chạy, tài liệu, báo cáo, quy trình làm việc hay bao gồm hạn mức sử dụng. Chúng cũng cho thấy nơi một mô hình mạnh hơn đáng giá chi phí và nơi một mô hình chi phí thấp hơn là đủ.

Vị trí của ShareAI

ShareAI không phải là khung tác nhân, trình xây dựng ứng dụng không mã, CMS, nền tảng lưu trữ hoặc động cơ quy trình làm việc. Nhà xây dựng sở hữu ứng dụng, trải nghiệm người dùng, logic tác nhân, công cụ, nhật ký và quy trình hỗ trợ bên ngoài ShareAI.

ShareAI phù hợp với tầng thị trường AI và API. Các nhà xây dựng có thể định tuyến lưu lượng suy luận từ ứng dụng hiện có của họ thông qua ShareAI, so sánh các tùy chọn mô hình trong chợ mô hình ShareAI, sử dụng một đường API từ Tham khảo API, đặt phụ phí hoặc biên lợi nhuận trên việc sử dụng được định tuyến, và nhận thanh toán hàng tháng dựa trên thu nhập tạo ra.

Đánh giá làm cho việc kiếm tiền đó an toàn hơn. Nếu một tác nhân hỗ trợ có chi phí rất thấp cho các vé đơn giản nhưng trở nên đắt đỏ cho các leo thang nhiều bước, Nhà xây dựng có thể định giá các tuyến đường đó khác nhau. Nếu một tác nhân tài liệu cần một mô hình cao cấp chỉ cho tổng hợp cuối cùng, Nhà xây dựng có thể định tuyến các bước rẻ hơn riêng biệt. Nếu một tác nhân nghiên cứu thất bại quá thường xuyên trong các nhiệm vụ dài, Nhà xây dựng có thể thêm giới hạn trước khi gắn kết sử dụng trả phí.

Danh sách kiểm tra triển khai cho việc sử dụng tác nhân trả phí

1. Xác định đơn vị hướng tới khách hàng: nhiệm vụ, chạy, tài liệu, báo cáo, vé, quy trình làm việc hoặc tín dụng.
2. Xây dựng một bộ nhiệm vụ phản ánh công việc thực tế của khách hàng, không chỉ là các bản demo lý tưởng.
3. Ghi lại mọi lần gọi mô hình, gọi công cụ, thử lại, phương án dự phòng và câu trả lời cuối cùng trong lần chạy.
4. Đặt quy tắc đạt/không đạt cho chất lượng, an toàn, chi phí và độ trễ.
5. Đo lường chi phí trên mỗi nhiệm vụ thành công, không chỉ chi phí token trên mỗi yêu cầu.
6. Chọn các bước của tác nhân cần mô hình cao cấp và các bước có thể sử dụng các tuyến đường chi phí thấp hơn.
7. Thêm giới hạn cứng cho token, bước, thử lại, thời gian chạy và thực thi nền.
8. Kiểm tra các tuyến đường dự phòng trước khi sự cố nhà cung cấp buộc phải đặt câu hỏi.
9. Chuyển suy luận sản xuất qua ShareAI chỉ khi đơn vị sử dụng có thể đo lường được.
10. Sử dụng Bảng điều khiển Nhà xây dựng Đặt biên lợi nhuận hoặc phụ phí khi mẫu sử dụng đã rõ ràng.

Điểm không phải là làm cho mọi tác nhân rẻ. Điểm là làm cho mọi tác nhân dễ hiểu. Một Người Xây dựng có thể định giá một quy trình làm việc có thể đo lường. Một quy trình làm việc không được đo lường trở thành một bất ngờ về biên lợi nhuận.

Câu hỏi thường gặp

Đánh giá tác nhân AI là gì?

Đánh giá tác nhân AI kiểm tra xem một tác nhân có thể hoàn thành các nhiệm vụ nhiều bước một cách chính xác, an toàn, hợp lý và trong thời gian trễ chấp nhận được hay không. Nó kiểm tra việc sử dụng công cụ, thử lại, trạng thái, chi phí và chất lượng đầu ra cuối cùng.

Đánh giá tác nhân AI khác gì so với đánh giá mô hình?

Đánh giá mô hình thường kiểm tra một phản hồi của mô hình. Đánh giá tác nhân AI kiểm tra toàn bộ quy trình làm việc: lựa chọn công cụ, các bước trung gian, xử lý ngữ cảnh, hành vi dự phòng, chất lượng câu trả lời cuối cùng và tổng chi phí chạy.

Tại sao các Nhà xây dựng nên đánh giá các tác nhân trước khi kiếm tiền từ việc sử dụng?

Các Nhà xây dựng cần biết chi phí của một nhiệm vụ và tần suất nó thành công trước khi thêm biên lợi nhuận hoặc phụ phí. Nếu không đánh giá, người dùng nặng hoặc các lần chạy thất bại có thể âm thầm tiêu thụ biên lợi nhuận.

Những chỉ số nào quan trọng nhất đối với các tính năng tác nhân trả phí?

Bắt đầu với tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ, chi phí cho mỗi nhiệm vụ thành công, độ trễ p90, số lần thử lại, tỷ lệ dự phòng, lỗi công cụ, tỷ lệ sửa lỗi của người dùng, và vi phạm an toàn hoặc quyền.

ShareAI có đánh giá các tác nhân cho các Nhà xây dựng không?

ShareAI là thị trường AI và lớp API, không phải là nền tảng đánh giá tác nhân hoặc trình xây dựng ứng dụng. Các Nhà xây dựng nên thực hiện quy trình đánh giá riêng của họ xung quanh ứng dụng và quy trình làm việc của tác nhân mà họ sở hữu.

ShareAI phù hợp ở đâu trong quy trình làm việc của tác nhân đã được đánh giá?

ShareAI có thể định tuyến lưu lượng suy luận AI từ ứng dụng hiện có của Nhà xây dựng, cung cấp quyền truy cập vào hơn 150 mô hình thông qua một API, hỗ trợ lựa chọn mô hình và dự phòng, và xử lý việc sử dụng định tuyến, thanh toán, phụ phí, và cơ chế thanh toán.

Giá của tác nhân có nên dựa trên token không?

Thường thì không trong sản phẩm hướng tới khách hàng. Khách hàng dễ hiểu nhiệm vụ, tài liệu, báo cáo, quy trình làm việc, tín dụng, hoặc sử dụng bao gồm hơn. Token vẫn quan trọng nội bộ vì chúng xác định chi phí và biên lợi nhuận.

Các tuyến dự phòng ảnh hưởng như thế nào đến việc đánh giá?

Các tuyến dự phòng nên được kiểm tra như một phần của bộ đánh giá. Một mô hình chính rẻ hơn có thể hoạt động cho hầu hết các nhiệm vụ, nhưng Nhà xây dựng cần biết khi nào dự phòng được kích hoạt, chi phí bao nhiêu, và liệu chất lượng có được cải thiện hay không.

Các cơ quan có thể sử dụng đánh giá tác nhân AI trước khi bàn giao cho khách hàng không?

Có. Các cơ quan có thể sử dụng đánh giá để chứng minh rằng quy trình làm việc của khách hàng đủ đáng tin cậy để sản xuất và được định giá dựa trên việc sử dụng thực tế. Nếu khách hàng tiếp tục sử dụng quy trình làm việc AI, kiếm tiền từ Nhà xây dựng ShareAI có thể hỗ trợ doanh thu dựa trên việc sử dụng sau khi ra mắt.

Thử nghiệm kiếm tiền đầu tiên an toàn nhất là gì?

Bắt đầu với một quy trình làm việc được đo lường, giới hạn sử dụng bảo thủ và một mô hình vượt mức hoặc theo từng lần chạy rõ ràng. Tránh kiếm tiền từ một bộ công cụ đại lý rộng cho đến khi chất lượng nhiệm vụ, chi phí, độ trễ và hành vi dự phòng được hiển thị.