AIエージェントの評価（Eval）をどう作成するか：コア概念と7ステップ構築ガイド

EvalShiftはAIエージェントの評価構築ガイドを公開し、エージェントのエンドツーエンド評価と従来のシングルターンLLM評価の根本的な違いを体系的に解説するとともに、7ステップのテストスイート開発プロセスを提示した。同ガイドでは、モデルが流暢な回答によってツールを呼び出していない欠陥をごまかすのを防ぐため、外部環境の状態や主要な実行ルールの検証に重点を置く必要があると指摘している。実践面では、確定的ルールの検証にコードを優先して用い、テキスト品質の評価には検証済みのLLM Judgeを補助的に活用し、本番環境の安定性測定にはpass^k指標を採用することを推奨している。