Artikel
AI-agents evalueren: metrics, traces en veiligheid
Een praktisch kader voor agentevaluatie
Agentevaluatie moet systematisch en herhaalbaar zijn. We beschrijven taaksuccesmetrics, trace-gebaseerde debugging en veiligheidsbeleid voor agents met open-source LLM's.
Evaluatiesuite
- Taaksucces en kwaliteitsscores
- Analyse van toolfouten
- Latency- en kostendashboards
- Overtredingen van veiligheidsbeleid
Meer technische artikelen
Systematische AI-agents bouwen met open-source LLM's
Een praktisch blauwdruk met Llama, Mistral en LangChain
Agentworkflows productierijp maken: LangChain, AutoGen en Llama
Van notebooks naar robuuste services
Big Prometheus at Scale: Pros, Cons, and a MoSCoW Map of Observability Tools
TenthMatrix rewrite of the Big Prometheus problem space: Thanos, Cortex/Mimir, VictoriaMetrics, M3/Chronosphere — plus MoSCoW across OTEL, Grafana, SaaS APM and more