Evaluatie van AI agents: Phoenix, LangSmith en DeepEval
Automatische vertaling
Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Geen enkele tool voor evaluatie van agents kan testontwerp vervangen. Begin met de fouten die het product moet detecteren: verkeerde antwoorden, verkeerde toolkeuzes, ongeldige argumenten of onveilige neveneffecten. Controleer ook onnodige stappen en regressies in latency en kosten. Kies vervolgens de tool die past bij de plaats waar deze tests moeten draaien.
Gebruik Phoenix wanneer open tracing en self-hosting belangrijk zijn. Gebruik LangSmith wanneer datasets, traces, annotatie en experimenten één beheerde workflow moeten delen. Gebruik DeepEval wanneer evaluatie moet aanvoelen als tests in een Python CI-pipeline. Voeg Promptfoo toe voor een lokale CLI, matrixtests en red-teamcases.
Kies op basis van waar de tests draaien, welke stappen je moet inspecteren en of evaluatiegegevens in je eigen omgeving moeten blijven.
Beslissingstabel
| Behoefte | Startpunt | Waarom |
|---|---|---|
| OpenTelemetry traces en self-hosting | Phoenix | Open-source tracing, evaluaties, datasets en experimenten gebruiken de conventies van OpenTelemetry en OpenInference. |
| Beheerde traces, datasets en review | LangSmith | Het evalueert trajecten en uiteindelijke antwoorden en kan werken met agents buiten LangChain. |
| Python-tests en CI-controles | DeepEval | Evaluatie van agents van begin tot eind en op componentniveau past bij een testgerichte workflow. |
| Lokale matrixtests en red teaming | Promptfoo | De open-source CLI en bibliotheek voeren reproduceerbare evaluaties en veiligheidstests uit in CI. |
| Productspecifieke beleids- of toolcontroles | Aangepaste evaluators | Generieke judges kennen je rechten, onomkeerbare acties, budgetten of bedrijfsinvarianten niet. |
Evalueer de stappen én de uitkomst
Een traject is de reeks modelbeslissingen en tool calls tijdens een run. Een correct uiteindelijk antwoord kan fouten in die stappen verbergen. Een agent kan de verkeerde tool aanroepen, onnodig opnieuw proberen, gevoelige argumenten blootgeven of zonder bewijs tot een plausibel antwoord komen. Omgekeerd mag een andere maar geldige toolvolgorde niet falen alleen omdat die afwijkt van één referentietrace.
Houd afzonderlijke checks aan voor:
- correctheid en onderbouwing van het uiteindelijke antwoord
- toolkeuze en geldigheid van argumenten
- vereiste, verboden of herhaalde acties
- beleidsbeslissingen en grenzen waarvoor toestemming nodig is
- traject-efficiëntie, latency en kosten
- herstel na toolfouten of gedeeltelijke resultaten
Gebruik waar mogelijk deterministische assertions. Gebruik model judges alleen voor semantische vragen, kalibreer ze aan de hand van gereviewde voorbeelden en sla het judge-model en de prompt bij elk resultaat op.
Test bijvoorbeeld een agent die de status van bestellingen opzoekt met een gebruiker die geen toegang heeft tot de gevraagde bestelling. Controleer dat de agent geen bestelgegevens teruggeeft en geen schrijftool aanroept. Ook een beleefde weigering in het uiteindelijke antwoord zou de test niet doorstaan als een eerdere stap het vertrouwelijke record heeft onthuld.
Een praktische eerste stack
- Registreer in de applicatiecode die het model en de tools uitvoert een verzoek-ID, geselecteerde tool, argumenten waarvan gevoelige gegevens zijn verwijderd, uitkomst en duur.
- Zet fouten in productie om in een kleine regressiedataset.
- Voeg deterministische checks toe voor schema’s, verboden acties, budgetten en vereist bewijs.
- Voeg één gekalibreerde semantische judge toe voor uitkomsten die niet met regels kunnen worden gescoord.
- Voer snelle cases bij elke wijziging uit en een bredere suite vóór een release.
- Onderzoek steekproeven van traces uit productie op nieuwe soorten fouten en voeg die toe aan tests.
Verder lezen
- Agent-evaluaties: van traces naar testsuites legt het evaluatieontwerp achter deze tools uit.
- Beveiliging van AI agents behandelt beleidscontroles die een evaluator moet observeren maar niet zelfstandig kan afdwingen.
- Agent runtime voor langlopende AI agents behandelt de traces en checkpoints die fouten reproduceerbaar maken.