GoogleはAIエージェントの本番環境評価の課題に対応するため、継続的評価エンジニアリング手法を提案

MEニュース、4月4日（UTC+8）。近日、GoogleCloudTechが投稿し、生産環境において手動のチャットや主観的な感覚（「雰囲気チェック」）に依存してAIエージェントを評価するのは信頼できず、悲惨な結果につながり得ると指摘しました。記事の見解では、生成AIは確率的な特性を持つため、ほんのわずかなプロンプトやモデルの重みの変化でも性能が大きく低下する可能性があります。この問題を解決するため、記事は継続的評価（CE）を適用する工学的手法を提案しています。この手法は、AIエンジニアリングの2つのモードを区別します。探索モード（ラボ）と防御モード（工場）です。探索モードは、少数の例と雰囲気チェックによってモデルの潜在能力を見つけることに重点を置きます。防御モードは安定性に焦点を当て、データセットに基づく評価、厳格なゲーティング（門番の設定）、自動化された指標によって、システムがサービスレベル目標（SLO）を満たすことを保証します。記事は、多くのチームが長期にわたり探索モードにとどまりがちだと警告しています。さらに、Cloud RunとAgent2Agentプロトコルに基づいて構築された分散型マルチエージェントシステム（コース作成者システム）を例に挙げ、関心の分離原則と専用エージェント（たとえば研究員、審判、コンテンツ構築者、コーディネータ）に注目することで、信頼性が高くスケーラブルな本番レベルのAI導入を防御モードとして実践できると説明しています。（出典：InFoQ）