“`html
Эволюция агентных систем
Агентные системы быстро развиваются и могут решать сложные задачи, имитируя человеческие процессы принятия решений. Они действуют поэтапно, анализируя промежуточные этапы, как это делают люди.
Проблемы оценки агентных систем
Одной из главных проблем является эффективная оценка этих систем. Традиционные методы оценки сосредоточены только на конечных результатах, упуская важные промежуточные шаги, что замедляет их развитие в реальных приложениях, таких как генерация кода и разработка программного обеспечения.
Необходимость новых методов оценки
Существующие методы оценки, такие как LLM-as-a-Judge, не учитывают весь процесс решения задач. Это ограничивает возможности агентных систем. Человеческая оценка, хотя и более точная, требует много ресурсов и не подходит для масштабных задач.
Новая рамка оценки: Agent-as-a-Judge
Исследователи Meta AI и Университета короля Абдаллы разработали новую рамку оценки под названием Agent-as-a-Judge. Этот подход использует агентные системы для оценки других систем, предоставляя детальную обратную связь на всех этапах решения задач.
Бенчмарк DevAI
Бенчмарк DevAI включает 55 реалистичных задач разработки ИИ, таких как генерация кода. Он предлагает 365 иерархических требований и 125 предпочтений, что позволяет более полно оценивать возможности агентных систем.
Преимущества Agent-as-a-Judge
- Оценка на каждом этапе задачи, а не только конечного результата.
- Снижение времени оценки на 97,72% и затрат на 97,64% по сравнению с человеческой оценкой.
- Средняя стоимость оценки снизилась с $1,297.50 до $30.58.
Ключевые выводы исследования
- Рамка Agent-as-a-Judge достигла 90% согласия с человеческими оценщиками.
- DevAI включает 55 задач, отражающих реальные требования разработки ИИ.
- Agent-as-a-Judge позволяет получать непрерывную обратную связь, что критично для оптимизации систем.
Заключение
Это исследование представляет собой значительный шаг вперед в оценке агентных систем ИИ. Рамка Agent-as-a-Judge предлагает более эффективный и масштабируемый метод оценки, что способствует оптимизации систем без необходимости в дорогой человеческой оценке.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
