Статья
Оценка ИИ-агентов: метрики, трассы и безопасность
Практическая схема оценки агентов
Оценка агентов должна быть системной и воспроизводимой. Мы подробно разбираем метрики успеха задач, отладку по трассам и политики безопасности для агентов на открытых LLM.
Набор оценки
- Успех задач и оценки качества
- Анализ ошибок инструментов
- Дашборды задержки и стоимости
- Нарушения политик безопасности
Ещё технические статьи
Системное построение ИИ-агентов на открытых LLM
Практический план на Llama, Mistral и LangChain
Вывод агентных рабочих процессов в прод: LangChain, AutoGen и Llama
От ноутбуков к надёжным сервисам
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