hidai25/eval-view
🔌 MCPサーバーhidai25
AIエージェントの回帰テスト用フレームワーク。動作のドリフトを検出し、CIパイプラインで品質を維持。
eval-viewは、AIエージェントの非決定的な動作という重要な課題に対し、構造化された回帰テスト手法を提供します。開発者は、検証済みの高品質な出力である「ゴールデンベースライン」を保存し、将来のイテレーションのベンチマークとして利用できます。開発ライフサイクルの中で、eval-viewは新しいエージェントの出力をベースラインと比較し、従来のユニットテストでは見逃されがちな微妙な動作のドリフトを特定します。
主な特徴として、Model Context Protocol (MCP) をネイティブサポートしており、最新のAI開発環境と深く統合可能です。LangGraphやCrewAIといった主要フレームワークや、HTTP経由で通信するカスタムエージェントアーキテクチャとも高い相互運用性を持ちます。検証プロセスを自動化することで、eval-viewはCI/CDパイプラインの品質ゲートとして機能し、プロンプトやモデル、ロジックの更新がエージェントのコア機能を損なわないことを保証します。この可観測性と自動検証への注力は、AIエージェントを実験的なプロトタイプから堅牢な本番グレードのシステムへと移行させるチームにとって不可欠です。
💡ハイライト
- ├─AIエージェント専用の回帰テスト
- ├─ゴールデンベースラインによる出力追跡
- └─フレームワーク非依存のHTTPサポート
🎯対象
- ├─AIエンジニア
- ├─DevOpsエンジニア
- └─QA自動化エンジニア