#エージェント評価
「エージェント評価」に関する記事一覧。Kuu株式会社のブログでは、AIエージェントガバナンスとDXの観点から エージェント評価 に関連するノウハウを 4 件発信しています。
エージェントのハルシネーション検知——整合性サンプリングと根拠検証
エンタープライズAIエージェントのハルシネーション検知に必要な4技術——トークン確率・整合性サンプリング・根拠検証・LLMジャッジを解説します。3層信頼スコア設計で本番フィルタリングを自動化する実装パターンを示します。
AIエージェント本番評価——シャドーモードとサンプリング
本番トラフィックを直接評価に使うシャドーモードとサンプリング戦略を解説。LLMジャッジを全量の5〜10%に抑えながら品質劣化を継続検知し、本番データをゴールデンデータセットに変えるフィードバックループ設計を示す。
ゴールデンデータセットで始めるエージェント回帰テスト設計
AIエージェントの回帰テストをゴールデンデータセットで自動化する手法を解説。Anthropicが推奨する50〜200件のテストセット構築、pass@k指標、CIパイプライン統合まで解説します。
LLM-as-a-judgeでエージェント品質を自動採点する評価基盤設計
LLM-as-a-judgeを用いてAIエージェントの品質を自動採点する方法を解説。採点ルーブリック・ゴールデンデータセット・回帰テストパイプラインの設計まで、大規模運用を前提としたエンタープライズ向け評価基盤の実装パターンを示します。