Evaluación y Mejora de Agentes Virtuales en Langsmith

¿Cómo evaluar y mejorar un agente virtual?

Evaluar y perfeccionar un agente virtual a través de experimentos es un proceso esencial para asegurar su desempeño y eficacia. Este procedimiento permite detectar debilidades, optimizar respuestas e introducir mejoras continuas mediante métricas específicas y feedback.

¿Cómo ejecutar un experimento en Lang Smith?

Para iniciar la evaluación de nuestro agente, primero debemos asegurarnos de que el entorno esté configurado adecuadamente con el agente objetivo y los evaluadores. Una vez listos, el experimento se ejecuta desde la terminal. Durante el proceso, Lang Smith crea un entorno donde el experimento evoluciona, ajustando sprints a través del agente objetivo para monitorear los inputs, los mensajes recibidos y las respuestas dadas por el agente.

¿Cuáles son las métricas de evaluación?

Las métricas son instrumentos cruciales para medir distintos aspectos del agente. En este caso particular, dos métricas son utilizadas:

• Contener emojis: Evalúa si el output del agente incluye emojis, algo que no estaba especificado en el prompt del sistema, por lo que es esperable obtener un score bajo si no fue indicado.
• Kiteness (amabilidad): Mide la amabilidad del agente al responder. Los cambios en el prompt pueden afectar esta métrica notablemente.

¿Cómo ajustar el comportamiento del agente?

Para mejorar el desempeño del agente, es necesario modificar el sistema subyacente, en este caso, en el archivo Pipeline.py. Ejemplos de ajustes incluem:

• Instrucciones claras: Incluir directrices explícitas para que el agente siempre incorpore emojis o actúe con amabilidad.
• Escenarios ficticios: Proveer ejemplos de situaciones esperadas y cómo el agente debería responder. Esto ayuda no solo a mejorar respuestas, sino a prever potenciales fallos.
• Reglas específicas: Definir reglas que permitan al agente ofrecer descuentos o evitar hacer preguntas innecesarias al usuario.

¿Qué hacer después de modificar el agente?

Una vez realizados los ajustes, es vital volver a ejecutar los experimentos en Lang Smith para verificar los resultados de las modificaciones. Los cambios reflejarán mejoras en las métricas previas, como se hizo con la introducción de más reglas de amabilidad.

¿Cómo identificar áreas de mejora adicionales?

El uso de ejemplos negativos y positivos en el input ayuda a refinar la respuesta esperada. La observación de variaciones en el output permite determinar si el agente está cumpliendo eficientemente con sus tareas.

¿Qué papel juega el evaluador en el proceso de mejora?

El evaluador es fundamental para obtener resultados precisos. Un evaluador inadecuado puede dar una percepción incorrecta del desempeño del agente. Es crucial que el evaluador sea específico y relevante, ajustando el prompt para medir las mismas métricas bajo mejores parámetros.

Seguir evaluando y ajustando permite crear un agente más consistente y efectivo, capaz de proporcionar resultados valiosos y alineados con las necesidades del usuario. Esta etapa es fundamental para el refinamiento continuo del agente.