A „writing evals” tevékenység az AI agentekkel kapcsolatban azt jelenti, hogy strukturált értékelési (evaluation) teszteket, feladatokat vagy metrikákat hozunk létre és alkalmazunk annak érdekében, hogy mérjük és javítsuk az AI agent teljesítményét különböző feladatokban vagy valós alkalmazási környezetekben[1][2][3].
Tartalom
Mit jelent pontosan a writing evals?
Writing evals alatt azt értjük, amikor egy fejlesztő vagy kutató:
- Meghatározza, hogy milyen feladat(ok)ban kell az AI agentet értékelni (pl. szövegösszefoglalás, ügyfélkérdések megválaszolása, döntéshozatal).
- Összeállít egy vagy több tesztadat-halmazt (pl. valós vagy szintetikus példák).
- Kidolgozza a sikerességi kritériumokat (pl. helyesség, relevancia, pontosság, gyorsaság).
- Kiválasztja vagy megalkotja a mérési metrikákat (pl. ROUGE, BERTScore, task completion rate, emberi értékelés).
- Megírja azokat a konkrét teszt-szkripteket, automatikus értékelő scripteket, vagy kézi értékelési útmutatókat, amelyekkel a fenti szempontokat mérni lehet[1][2].
Miért fontos a writing evals?
- Az AI agentek kimenete gyakran változékony, ezért hagyományos szoftvertesztelési módszerekkel nem mindig mérhető a teljesítményük.
- Az evals (evaluation) segít abban, hogy objektív, mérhető, ismételhető módon értékeljük, mennyire jól működik az agent adott környezetben, mennyire pontos, releváns, megbízható vagy hatékony[2][3][1].
- A jól megírt evals lehetővé teszi a folyamatos fejlesztést, hibák gyors felismerését, torzítások vagy nem kívánt viselkedés kiszűrését, illetve a modellek összehasonlítását[3][2].
Hogyan néz ki egy writing evals folyamat?
- Cél meghatározása: Mit akarunk mérni? (pl. helyes válaszadás, gyorsaság, döntési logika helyessége)
- Tesztadatok gyűjtése: Valós vagy szintetikus példák, amelyek lefedik a kívánt feladatokat.
- Metrikák kiválasztása: Pl. pontosság, relevancia, válaszidő, emberi értékelés.
- Értékelési szkriptek/folyamatok megírása: Automatikus vagy félautomata tesztek, amelyeket rendszeresen futtatni lehet[1].
- Folyamatos értékelés: Az evals rendszeres futtatása, eredmények monitorozása és visszacsatolás a fejlesztésbe[1][2].
Példa
Ha például egy AI agentnek ügyfélszolgálati kérdésekre kell válaszolnia, a writing evals során:
- Összegyűjtünk 100 tipikus ügyfélkérdést.
- Megírjuk a kívánt (referencia) válaszokat.
- Meghatározzuk, hogy a válasz akkor jó, ha helyes és udvarias.
- Írunk egy automatikus szkriptet, amely összehasonlítja az agent válaszait a referencia válaszokkal (pl. ROUGE-L pontszám alapján).
- Emberi értékelőkkel is pontozzuk a válaszokat.
- Az eredmények alapján fejlesztjük tovább az agentet[1][2][3].
Összefoglalva
A „writing evals” az AI agentek fejlesztésének és üzemeltetésének kulcsfontosságú része: olyan értékelési tesztek, metrikák és folyamatok kidolgozását jelenti, amelyekkel objektíven, ismételhetően mérhető és javítható az agent teljesítménye, megbízhatósága és használhatósága[1][2][3].
Források
[1] Evals design best practices – OpenAI API https://platform.openai.com/docs/guides/evals-design
[2] AI Agent Evaluation: Key Methods & Insights | Galileo https://galileo.ai/blog/ai-agent-evaluation
[3] Agent Evaluation in 2025: Complete Guide – Orq.ai https://orq.ai/blog/agent-evaluation
[4] What is AI Agent Evaluation? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-evaluation
[5] AI agent evaluation: Complete overview | SuperAnnotate https://www.superannotate.com/blog/ai-agent-evaluation
[6] Az Agent AI és a Generative AI: A különbség megértése – SOLIX blog https://www.solix.com/hu/blog/agentic-ai-and-generative-ai-understanding-the-difference/
[7] Ügynökértékelés az Azure AI Evaluation SDK-val – Learn Microsoft https://learn.microsoft.com/hu-hu/azure/ai-foundry/how-to/develop/agent-evaluate-sdk
[8] What Are AI Agents? | Oracle Magyarország https://www.oracle.com/hu/artificial-intelligence/ai-agents/
[9] Writing Evaluation AI Agent Template | Jotform https://www.jotform.com/agent-templates/writing-evaluation-ai-agent
[10] AI Agent Evaluation: How to Conduct Effectively? – Markovate https://markovate.com/ai-agent-evaluation/