Niezawodność, ewaluacja i jakość
LLM-as-a-judge zrobione dobrze, benchmarki agentów, testy regresji i bramki jakości w CI/CD, które nie pozwolą agentowi zepsuć się na produkcji.
Artykuły
Ewaluacja agentów AI: od evals do niezawodnej produkcji
Jak oceniać autonomicznych agentów, którym można zaufać — LLM-as-a-judge zrobione dobrze, metryki, które się liczą, i bramki jakości w CI/CD chroniące przed regresją.
Czytaj →Benchmarki agentów: co τ-bench i spółka mówią, a czego nie
Jak czytać benchmarki agentów jak τ-bench, MCP-Bench i AgentBench — co mierzą, gdzie mylą i dlaczego Twoje własne evals nadal liczą się najbardziej.
Czytaj →LLM jako sędzia: skalibruj, zanim mu zaufasz
Jak uczynić sędziego LLM wiarygodnym — dopasowanie do ocen ludzi, zabicie biasu pozycji i rozwlekłości, i rozpoznanie, kiedy sędzia mierzy jakość, a kiedy własne preferencje.
Czytaj →Testy regresji agentów AI: przestań naprawiać jedno i psuć trzy
Dlaczego golden dataset i bramki CI to jedyna niezawodna obrona przed cichymi regresjami agenta, gdy modele, prompty i narzędzia zmieniają się pod spodem.
Czytaj →Wdrażaj agentów, którym ufasz
Pobierz checklistę gotowości AgentOps — za darmo, bez stronniczości, praktycznie.
Pobierz checklistę