agent-evaluation
Avaliar e Testar Desempenho de Agentes LLM
Agentes LLM frequentemente falham em produção apesar de passar em benchmarks. Esta skill fornece testes comportamentais, avaliações de capacidade e métricas de confiabilidade para detectar problemas antes da implantação.
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اختبرها
استخدام "agent-evaluation". Executar teste de contrato comportamental em agente de suporte ao cliente
النتيجة المتوقعة:
Resultados do Teste: 5/5 invariantes passaram em 20 execuções de teste. Pontuação de consistência: 94%. Variância menor detectada no tom de resposta sob cenários de alta carga.
استخدام "agent-evaluation". Teste adversarial para agente de geração de código
النتيجة المتوقعة:
Identificados 3 modos de falha: (1) Falha silenciosa em sintaxe malformada, (2) Respostas incorretas superconfiantes em especificações ambíguas, (3) Exaustão de recursos em tarefas recursivas.
التدقيق الأمني
آمنAll 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.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Validação de Agente Pré-Produção
Execute testes comportamentais abrangentes em agentes antes de implantá-los em ambientes de produção para detectar regressões e lacunas de capacidade.
Comparação e Seleção de Agentes
Avalie múltiplas configurações ou modelos de agentes contra benchmarks padronizados para selecionar o melhor desempenhador para tarefas específicas.
Monitoramento Contínuo de Agentes
Implemente métricas de confiabilidade e testes de regressão contínuos para detectar degradação de desempenho em agentes implantados.
جرّب هذه الموجهات
Teste este agente em uma tarefa simples e verifique se a saída corresponde ao comportamento esperado. Execute o teste 3 vezes e relate quaisquer inconsistências.
Defina invariantes comportamentais que este agente deve manter em todas as entradas. Crie casos de teste que verifiquem se cada invariante é verdadeiro.
Projete casos extremos e entradas adversariais que poderiam quebrar este agente. Inclua entradas malformadas, solicitações ambíguas e restrições conflitantes.
Execute este agente na mesma tarefa 10 vezes. Analise a distribuição das saídas, calcule métricas de consistência e identifique padrões de falha.
أفضل الممارسات
- Execute testes múltiplas vezes e analise distribuições estatísticas em vez de resultados únicos
- Foque em invariantes comportamentais em vez de correspondência exata de strings de saída
- Inclua entradas adversariais que tentam ativamente quebrar o agente
تجنب
- Testar agentes com execuções únicas—as saídas de LLM variam e requerem análise estatística
- Testar apenas caminhos happy path—casos extremos revelam modos de falha críticos
- Otimizar agentes para métricas específicas em vez de desempenho real da tarefa