agent-evaluation
LLM-Agent-Leistung bewerten und testen
LLM-Agenten scheitern oft in der Produktion, obwohl sie Benchmarks bestehen. Diese Fähigkeit bietet Verhaltenstests, Fähigkeitsbewertungen und Zuverlässigkeitsmetriken, um Probleme vor der Bereitstellung zu erkennen.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "agent-evaluation". Verhaltensvertragstest auf Kundensupport-Agent ausführen
Erwartetes Ergebnis:
Testergebnisse: 5/5 Invarianten bestanden über 20 Testläufe. Konsistenzwert: 94%. Geringe Abweichung im Antwortton bei Hochlast-Szenarien festgestellt.
Verwendung von "agent-evaluation". Adversarial Testing für Code-Generierungs-Agent
Erwartetes Ergebnis:
3 Fehlermodi identifiziert: (1) Stilles Versagen bei fehlerhafter Syntax, (2) Übermäßig selbstsichere falsche Antworten bei mehrdeutigen Spezifikationen, (3) Ressourcenerschöpfung bei rekursiven Aufgaben.
Sicherheitsaudit
SicherAll static analysis findings determined to be false positives. The external_commands pattern matches markdown backtick formatting for inline code references, not shell execution. The unicode escape sequence is a standard em-dash character in the description. No weak cryptography exists—this is a documentation file with no executable code. The skill describes LLM agent evaluation methodologies and contains no security risks.
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Agenten-Validierung vor der Produktion
Führen Sie umfassende Verhaltenstests auf Agenten aus, bevor Sie sie in Produktionsumgebungen bereitstellen, um Regressionen und Fähigkeitslücken zu erkennen.
Agentenvergleich und -auswahl
Bewerten Sie mehrere Agentenkonfigurationen oder Modelle anhand standardisierter Benchmarks, um den besten Performer für bestimmte Aufgaben auszuwählen.
Kontinuierliche Agentenüberwachung
Implementieren Sie laufende Zuverlässigkeitsmetriken und Regressionstests, um Leistungsabfall bei bereitgestellten Agenten zu erkennen.
Probiere diese Prompts
Testen Sie diesen Agenten an einer einfachen Aufgabe und überprüfen Sie, ob die Ausgabe dem erwarteten Verhalten entspricht. Führen Sie den Test 3-mal aus und melden Sie etwaige Inkonsistenzen.
Definieren Sie Verhaltensinvarianten, die dieser Agent für alle Eingaben beibehalten muss. Erstellen Sie Testfälle, die überprüfen, ob jede Invariante erfüllt ist.
Entwerfen Sie Grenzfälle und adversariale Eingaben, die diesen Agenten brechen könnten. Fügen Sie fehlerhafte Eingaben, mehrdeutige Anfragen und widersprüchliche Einschränkungen ein.
Führen Sie diesen Agenten 10-mal auf derselben Aufgabe aus. Analysieren Sie die Häufigkeitsverteilung der Ausgaben, berechnen Sie Konsistenzmetriken und identifizieren Sie Fehlermuster.
Bewährte Verfahren
- Führen Sie Tests mehrmals aus und analysieren Sie statistische Häufigkeiten anstatt einzelner Ergebnisse
- Konzentrieren Sie sich auf Verhaltensinvarianten anstatt auf exakte Ausgabe-Zeichenkettenvergleiche
- Fügen Sie adversariale Eingaben ein, die aktiv versuchen, den Agenten zu brechen
Vermeiden
- Agenten mit einzelnen Läufen testen – LLM-Ausgaben variieren und erfordern statistische Analysen
- Nur Happy-Paths testen – Grenzfälle enthüllen kritische Fehlermodi
- Agenten für spezifische Metriken optimieren anstatt für tatsächliche Aufgabenleistung