KI-Agenten lassen sich nicht mit herkömmlichen Testmethoden evaluieren, denn ihr Verhalten ist nicht determiniert und daher nicht vollständig vorhersehbar. Dieses Whitepaper zeigt Ihnen, wie Sie mit neuen Ansätzen die Qualität und Sicherheit Ihrer KI-Agenten sicherstellen und wie Sie eine skalierbare Evaluierungspipeline aufbauen.
Inhalt:
KI-Agenten unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Chatbots. Anders als diese reagieren sie nicht nur auf Fragen (Prompts) mit einer Text- oder Bildausgabe, sondern führen eigenständig Aktionen aus. KI-Agenten können beispielsweise selbständig Kundenanfragen bearbeiten, Termine koordinieren oder Flüge buchen.
Diese hochgradige Autonomie eröffnet völlig neue Einsatzmöglichkeiten, stellt Entwickler allerdings auch vor neue Herausforderungen. Klassische Software ist deterministisch programmiert. Identische Eingaben erzielen identische Ausgaben. KI-Agenten arbeiten dagegen probabilistisch. Daher kann dieselbe Eingabe zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Herkömmliche deterministische Testverfahren sind für die Qualitätssicherung deshalb ungeeignet. Es braucht ein neues Verständnis dafür, wie KI-Agenten funktionieren und wie sie getestet werden können.
Dieses Whitepaper hilft Ihnen dabei, eine neue angepasste Teststrategie zu entwickeln. Es bietet Ihnen einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Ebenen der KI-Agenten-Architektur und stellt Ihnen praxisnahe Methoden für ein umfassendes Testing auf allen Ebenen zur Verfügung.
Nach der Lektüre wissen Sie, wie Sie,
- KI-Agenten auf allen drei Architekturebenen testen können.
- eine skalierbare Evaluierungspipeline aufbauen.
- mit Adversarial Testing Sicherheitslücken aufdecken.
Originalauszug aus dem Dokument:
Aufbau einer skalierbaren Evaluierungspipeline
Zu definieren, was „gut“ bedeutet, ist notwendig, aber nicht ausreichend. Sie benötigen eine systematische und wiederholbare Methode, um dies in großem Maßstab zu messen. Dieser Abschnitt beschreibt den Aufbau eines solchen Systems – von der Festlegung der Ground Truth, über die Konzeption von LLM-as-a-judge-Evaluierungen, bis hin zur Entwicklung einer Pipeline, die Roh-Ausgaben in verwertbare Qualitätssignale umwandelt.
Festlegung der Ground Truth
Ground Truth definiert, was für eine bestimmte Aufgabe als „korrekt“ gilt. Dabei lassen sich folgende vier Typen unterscheiden:
• Faktisch: eine einzelne, überprüfbare Antwort
• Referenzbasiert: mehrere gültige Antworten, die semantisch miteinander verglichen werden
• Kriterienbasiert: Qualität wird über Eigenschaften wie Tonalität oder Vollständigkeit definiert
• Verhaltensbasiert: Korrektheit wird über die tatsächlich ausgeführten Handlungen bestimmt
Die Evaluierungsmethode muss zum Typ der Ground Truth passen; Fehlanpassungen erzeugen kein Signal im Sinne von standardisierter Kennzahl, sondern nur Rauschen.