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ニュースのニュース投稿。4月4日（UTC+8）。最近、GoogleCloudTechが記事を公開し、プロダクション環境において手動のチャットや主観的な感覚（つまり「ムードチェック」）に依存してAIエージェントを評価するのは信頼できず、破滅的な事態につながり得ると述べた。記事の見解では、生成AIは確率的な特性に基づくため、わずかなプロンプトやモデルの重みの変更でも性能が大きく低下する可能性がある。問題を解決するため、記事では継続評価（CE）のエンジニアリング手法の適用を提案している。この方法は、AIエンジニアリングの2つのモードを区別する。探索モード（ラボ）と防御モード（工場）だ。探索モードは、少数の例とムードチェックによってモデルの潜在力を見つけることに重点を置く。一方、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（通過条件の制御）、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する。記事は、多くのチームが長期的に探索モードに留まりがちであることに警告している。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、関心の分離の原則と、研究員、裁判官、コンテンツ構築者、コーディネータなどの専用エージェントに注目することで、信頼性があり拡張可能なプロダクション向けAIデプロイメントを防御モードとして実践できることを示している。（出典：InFoQ）