Zuverlässigkeit, Evals & Qualität
LLM-as-a-Judge richtig eingesetzt, Agenten-Benchmarks, Regressionstests und CI/CD-Qualitäts-Gates, die Agenten im Produktivbetrieb stabil halten.
Artikel
KI-Agenten evaluieren: von Evals zum zuverlässigen Produktivbetrieb
Wie man autonome Agenten bewertet, denen man vertrauen kann — LLM-as-a-Judge richtig gemacht, die Metriken, die zählen, und CI/CD-Quality-Gates gegen Regressionen.
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Wie man Agenten-Benchmarks wie τ-bench, MCP-Bench und AgentBench liest — was sie messen, wo sie in die Irre führen und warum Ihre eigenen Evals am meisten zählen.
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Warum ein Golden Dataset und CI-Gates die einzige verlässliche Abwehr gegen stille Agenten-Regressionen sind, wenn Modelle, Prompts und Tools sich darunter ändern.
Lesen →LLM-as-a-Judge: erst kalibrieren, dann vertrauen
Wie man einen LLM-Judge zuverlässig macht — Ausrichtung an menschlichen Labels, Positions- und Verbosity-Bias ausschalten und erkennen, wann ein Judge Qualität statt eigener Vorlieben misst.
Lesen →Agenten ausliefern, denen Sie vertrauen
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