FareedKhan-dev/ai-agents-eval-techniques
📦 オープンソースプロジェクトFareedKhan-dev
LangChainとLangSmithを活用した、AIエージェント向け評価手法12選の実装集。
AIエージェントの評価は、マルチステップで反復的なワークフローの性質上、標準的なLLMプロンプトの評価よりもはるかに複雑です。本リポジトリは、12の検証済み評価手法を構造的に実装することで、この課題に対処しています。Jupyter Notebook形式で、軌跡評価（Trajectory Evaluation）、ツール使用の検証、成果ベースの評価など、多様なテストパラダイムを解説します。LangChainエコシステムおよびLangSmithとの統合により、エージェントの推論パスの追跡、ツール選択における失敗箇所の特定、実環境でのパフォーマンス指標の定量化方法を実証します。グラウンドトゥルース比較、意味的類似性、自動フィードバックループといった重要な概念を網羅しており、堅牢で実用的な自律システムを構築するエンジニアにとって非常に価値のあるリソースです。コードはモジュール化されており、特定のアーキテクチャやユースケースに合わせて評価フレームワークを適応させることが可能です。
💡ハイライト
- ├─12種類のAIエージェント評価手法を網羅
- ├─LangChainおよびLangSmithとの統合
- └─実践的なJupyter Notebook形式
🎯対象
- ├─AIエンジニア
- ├─機械学習リサーチャー
- └─ソフトウェア開発者