Komunitas artificial intelligence sedang bergulat dengan tantangan yang terus-menerus dalam pengembangan agent: bagaimana mempertahankan sistem evaluasi yang dapat diandalkan saat model AI terus berkembang. Meskipun saran awal berfokus pada membangun kerangka evaluasi yang kuat, developer menemukan bahwa implementasi di dunia nyata membawa komplikasi yang tidak terduga.
Masalah Drift dalam Percakapan Multi-Turn
Isu paling signifikan yang muncul dari diskusi komunitas berpusat pada evaluation drift dalam interaksi agent yang kompleks. Ketika developer membuat evaluasi N-1 yang mensimulasikan percakapan sebelumnya, mereka menghadapi masalah mendasar: saat sistem agent berubah, interaksi yang disimulasikan ini menjadi usang dan tidak lagi mencerminkan alur pengguna yang realistis.
Tantangan ini menjadi sangat akut dengan agent yang menangani multiple turns dari input pengguna, eksekusi tugas, dan interaksi lanjutan. Developer menemukan diri mereka terjebak di antara dua solusi yang tidak sempurna - baik menerima drift dalam percakapan yang disimulasikan atau memperkenalkan kompleksitas tambahan melalui respons yang dihasilkan LLM secara dinamis, yang membawa ketidakpastiannya sendiri.
Tantangan Teknis Utama:
- Pergeseran evaluasi seiring berkembangnya sistem agen
- Biaya tinggi dan konsumsi waktu yang besar untuk pengujian komprehensif
- Kesulitan mempertahankan akurasi percakapan yang disimulasikan
- Kompleksitas evaluasi percakapan multi-turn
Solusi Komunitas dan Workaround
Komunitas developer secara aktif bereksperimen dengan pendekatan inovatif untuk mengatasi tantangan evaluasi ini. Salah satu teknik yang muncul melibatkan pemberian failure traces ke dalam model bahasa canggih untuk menciptakan insight yang terdistilasi, kemudian menggunakan kerangka optimisasi untuk meningkatkan tools dan prompt spesifik yang gagal.
Membuat evals untuk alur ini telah sulit karena saya menemukan mocking percakapan hingga titik tertentu mengalami masalah drift yang Anda soroti saat sistem berubah.
Sentimen ini mencerminkan frustrasi yang tersebar luas di antara developer yang menyadari pentingnya evaluasi otomatis tetapi berjuang dengan tantangan implementasi praktis.
Solusi yang Disarankan Komunitas:
- Menggunakan Gemini untuk analisis jejak kegagalan dan DSPy untuk optimisasi
- Menerapkan checkpoint ringan dalam prompt
- Membangun evaluasi khusus daripada mengandalkan alat standar
- Menggabungkan pengujian otomatis dengan inspeksi data manual
Sweet Spot untuk Implementasi Praktis
Meskipun menghadapi tantangan ini, komunitas telah mengidentifikasi strategi efektif untuk memulai evaluasi agent. Konsensus menunjuk pada kombinasi evaluasi end-to-end yang ringan dengan validasi berbasis checkpoint sebagai pendekatan paling praktis sebelum biaya menjadi terlalu mahal.
Developer menekankan bahwa meskipun tools eksternal dapat menyederhanakan setup infrastruktur dan menyediakan interface yang user-friendly, mereka tidak dapat menggantikan kebutuhan akan evaluasi kustom yang disesuaikan dengan use case spesifik. Insight kunci adalah bahwa sistem evaluasi harus berkembang bersama agent yang mereka uji, memerlukan pemeliharaan dan penyempurnaan yang berkelanjutan.
Diskusi mengungkapkan bahwa evaluasi agent yang sukses memerlukan keseimbangan antara otomasi dengan pengawasan manual, terutama selama fase pengembangan awal ketika perilaku agent masih disempurnakan. Saat bidang ini matang, developer terus mencari cara yang lebih baik untuk mengurangi evaluation drift sambil mempertahankan praktik pengujian yang cost-effective.
Referensi: On evaluating agents