文章提倡在开发过程早期集成 AI 代理评估，特别是使用 DeepEval 在部署前测试失败路径。它强调为给定的代理或 RAG 系统定义什么构成错误答案，然后选择适当的指标来识别特定的失败类型，例如不正确的上下文使用或任务完成错误。作者强调，对于代理来说，评估执行跟踪比仅仅评估最终输出更重要，因为它揭示了工具选择、上下文使用和错误处理。 AI
影响 通过在部署前专注于失败测试，确保更强大、更可靠的 AI 代理。
排序理由 文章讨论了用于测试 AI 代理的特定工具 (DeepEval)。
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<h1> Before You Ship an Agent, Make DeepEval Test the Failure Path </h1> <p>Most AI agent projects add evaluation too late. The usual order is: connect the model, wire the tools, add retrieval, make the demo work, then think about evals. That is convenient, but it means the team …