การประเมินตัวแทน AI: แนะนำการประเมินตัวแทน: วิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดในการเข้าใจและปรับปรุงตัวแทน AI ของคุณ

ตัวแทน AI กำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว มีความสามารถมากขึ้น และถูกรวมเข้ากับธุรกิจอย่างลึกซึ้งมากขึ้น
แต่มีปัญหาสากลที่ทุกทีมต้องเผชิญ:

ตัวแทนของคุณไม่ได้ตอบตามที่คุณคาดหวังเสมอไป - และคุณไม่รู้ว่าทำไม

บางครั้งการใช้เหตุผลเปลี่ยนไป บางครั้งตัวแทนละเลยกฎ บางครั้งเครื่องมือไม่ได้ถูกใช้อย่างถูกต้อง และบางครั้งคำสั่งที่ละเอียดอ่อนถูกเข้าใจผิด โดยไม่มีการมองเห็นว่า อย่างไร การตัดสินใจถูกทำขึ้น การปรับปรุงตัวแทนจึงรู้สึกเหมือนการเดา

นี่คือเหตุผลที่เราสร้าง การประเมินตัวแทน - ระบบใหม่ภายใน AgentX ที่ช่วยให้คุณทดสอบ วัดผล และวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งว่าตัวแทนของคุณทำงานอย่างไรในหลายๆ การทำงานของคำถามเดียวกัน

เป็นครั้งแรกที่คุณสามารถ มองเห็นภายในการตัดสินใจของตัวแทนของคุณ ค้นหาความไม่สอดคล้อง และเข้าใจอย่างชัดเจนว่าต้องปรับปรุงที่ไหน

ทำไมการประเมินจึงสำคัญ

โมเดล AI เป็นแบบความน่าจะเป็น
แม้จะมีคำสั่งเดียวกัน บริบทเดียวกัน และกฎเดียวกัน โมเดลอาจ:

• สร้างเส้นทางการใช้เหตุผลที่แตกต่างกันเล็กน้อย

• ละเว้นรายละเอียดที่จำเป็น

• ตีความนโยบายผิด

• ข้ามการค้นหาเครื่องมือ

• ให้คำตอบที่ไม่แน่นอนแทนที่จะเป็นคำตอบที่ชัดเจน

• มอบหมายงานภายในทีมอย่างไม่สม่ำเสมอ

จากภายนอก คุณจะเห็นเพียงคำตอบสุดท้าย
คุณ ไม่ เห็น:

• ว่าตัวแทนปฏิบัติตามคำสั่งของคุณหรือไม่

• ว่ามันใช้เครื่องมือที่ถูกต้องหรือไม่

• ว่ามันใช้เหตุผลถูกต้องหรือไม่

• ทำไมคำตอบหนึ่งถึงอ่อนแอกว่าอีกคำตอบหนึ่ง

• ทำไมบางครั้งมันทำถูกต้อง — และบางครั้งทำผิด

การประเมินแก้ไขปัญหานี้โดยให้โครงสร้าง การให้คะแนน และความโปร่งใสแก่คุณ

การทดสอบทำงานอย่างไร

การสร้างการประเมินนั้นง่าย:

0. เลือกตัวแทนหรือทีมที่คุณต้องการประเมิน

1. คำถามทดสอบ

นี่คือคำถามในโลกจริงที่คุณต้องการตรวจสอบ
มันจำลองคำถามจากลูกค้าหรือคำขอการทำงานภายใน

ตัวอย่าง:
“ฉันสามารถคืนสินค้าขายสุดท้ายได้หรือไม่ถ้ามันไม่พอดี?”

นี่คือแกนหลักของการประเมิน

2. ผลลัพธ์ที่คาดหวัง (จำเป็น)

นี่คือส่วนที่สำคัญที่สุดของการกำหนดค่า

ที่นี่คุณกำหนดว่าตัวแทนต้องพูดหรือรวมอะไรบ้างเพื่อให้การตอบสนองถือว่าถูกต้อง
มันสามารถประกอบด้วย:

• ข้อเท็จจริงสำคัญ

• วลีบังคับ

• ขั้นตอนการใช้เหตุผลที่จำเป็น

• กฎการปฏิบัติตาม

• โทนหรือคำแถลงนโยบายเฉพาะ

ตัวอย่าง:
“ต้องพูด: ไม่ สินค้าขายสุดท้ายไม่สามารถคืนหรือเปลี่ยนได้”

ผลลัพธ์ที่คาดหวังกลายเป็น เกณฑ์การให้คะแนน สำหรับการทดสอบทั้งหมด

3. ความสามารถที่คาดหวัง (ไม่บังคับแต่ทรงพลัง)

คุณสามารถบอกระบบการประเมินว่าตัวแทนควรใช้เครื่องมือ เอกสาร หรือแหล่งข้อมูลใด

ในตัวอย่างของคุณ คุณเลือก:

• Documents → store_policy_kb_v1.xlsx

• Built-in Functions

หมายความว่า:

• ตัวแทน ควร ดึงข้อมูลจาก policy KB

• ถ้ามันไม่ใช้ KB อย่างถูกต้อง การประเมินจะจับได้

นี่เหมาะสำหรับ:

• ตัวแทนนโยบาย

• ตัวแทนบริการลูกค้า

• เวิร์กโฟลว์การปฏิบัติตาม

• การสร้างแบบจำลองทางการเงิน

• การใช้เหตุผลที่สนับสนุนด้วยข้อมูล

4. การตั้งค่าการประเมิน

ส่วนนี้กำหนดว่า เข้มงวด และ ลึกซึ้ง การประเมินของคุณควรเป็นอย่างไร

จำนวนการทดสอบ

คำถามเดียวกันถูกดำเนินการหลายครั้ง (แนะนำ: 5 ครั้ง)
ทำไม?
เพราะโมเดล AI ไม่ได้เป็นแบบกำหนดแน่นอน การทำงานหลายครั้งช่วยให้คุณตรวจสอบ:

• ความสม่ำเสมอ

• ความเสถียร

• ความน่าเชื่อถือของการใช้เหตุผล

• ว่าตัวแทนปฏิบัติตามกระบวนการเดียวกันทุกครั้งหรือไม่

ถ้าตัวแทนสร้างคำตอบที่ดีหนึ่งครั้งและล้มเหลวสี่ครั้ง คุณจะเห็นได้ทันที

เกณฑ์การยอมรับ

แถบเลื่อนนี้กำหนดว่า คำตอบต้องตรงกับผลลัพธ์ที่คาดหวังของคุณอย่างไร

คุณกำลังเลือกจุดระหว่าง:

• ผ่อนปรน → ตัวแทนสามารถเบี่ยงเบนจากความคาดหวังของคุณได้ คำตอบไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ

• ตรงเป๊ะ → คำตอบต้องตามความคาดหวังของคุณอย่างใกล้ชิด โดยแทบไม่มีที่ว่างสำหรับการเบี่ยงเบน

มันควบคุมเพียงว่า คำตอบต้องแม่นยำเพียงใด เพื่อผ่านการประเมิน

เกณฑ์การปฏิเสธ (ไม่บังคับ)

กฎสำหรับการล้มเหลวอัตโนมัติ

ตัวอย่าง:

• “คำตอบไม่ควรกล่าวถึงคู่แข่ง”

• “อย่าเสนอการคืนเงินเมื่อกฎห้าม”

• “คำตอบไม่ควรถามให้ผู้ใช้ให้ข้อมูลส่วนตัว”

เหล่านี้เป็นข้อจำกัดที่เข้มงวด

เกณฑ์การประเมิน (ไม่บังคับ)

คำแนะนำการให้คะแนนเพิ่มเติม มักใช้สำหรับคุณภาพหรือโทน

ตัวอย่าง:

• “คำตอบควรเป็นมิตรและเป็นมืออาชีพ”

• “คำตอบต้องมีคำอธิบายสั้นๆ ไม่ใช่แค่ใช่/ไม่ใช่”

• “ใช้ข้อเท็จจริงจาก KB ก่อนการสมมติ”

เหล่านี้ไม่ใช่ข้อกำหนดที่เข้มงวด แต่ช่วยกำหนดว่าคะแนน AI จะให้คะแนนตัวแทนอย่างไร

5. สร้างการประเมิน

เมื่อกำหนดค่าแล้ว การคลิก สร้างการประเมิน จะเริ่มกระบวนการ:

• คำถามถูกดำเนินการหลายครั้ง

• แต่ละคำตอบจะได้รับคะแนน

• การวิเคราะห์รายละเอียดถูกสร้างขึ้น

• การมอบหมายงานและการใช้เครื่องมือถูกตรวจสอบ

• ความไม่สอดคล้องถูกเปิดเผย

และคุณจะได้รับรายงานประสิทธิภาพที่สมบูรณ์

สิ่งที่คุณได้รับหลังจากรันการประเมิน

หลังจากการทำงานหลายครั้ง AgentX ให้ผลลัพธ์สองชั้น:

1. ผลการทดสอบ

สำหรับแต่ละการทำงาน คุณจะเห็น:

• คะแนนตัวเลข

• สรุปว่ามันตรงกับความคาดหวังของคุณดีเพียงใด

• คำตอบเต็มรูปแบบ

• เครื่องมือที่ใช้

• ตัวแทนที่เข้าร่วม

• ที่ที่ตัวแทนล้มเหลวหรือเบี่ยงเบน

สิ่งนี้ช่วยให้คุณเปรียบเทียบคำตอบข้างเคียงและระบุรูปแบบได้

2. การวิเคราะห์ AI เชิงลึก

นี่คือที่ที่เวทมนตร์จริงเกิดขึ้น

AgentX วิเคราะห์การทำงานทั้งหมดโดยอัตโนมัติและสร้างรายงานที่มีโครงสร้างในหลายหมวดหมู่:

• การปฏิบัติตามคำสั่ง

ตัวแทนปฏิบัติตามกฎของคุณหรือไม่?

• รูปแบบการตอบสนอง

คำตอบมีความคล้ายคลึงหรือแตกต่างกันเพียงใด?
มีค่าผิดปกติหรือไม่?

• การวิเคราะห์การใช้เหตุผล

ขั้นตอนการใช้เหตุผลถูกต้อง ครบถ้วน และสอดคล้องกับความคาดหวังหรือไม่?

• การใช้เครื่องมือ

ตัวแทนใช้เครื่องมือที่ถูกต้องหรือไม่?
มันข้ามการค้นหาหรือไม่?
มันพึ่งพาสมมติฐานแทนข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบแล้วหรือไม่?

• คำแนะนำ

คำแนะนำที่เป็นรูปธรรมและสามารถดำเนินการได้เพื่อปรับปรุงตัวแทนของคุณ

• การเปลี่ยนแปลงคำสั่งที่แนะนำ

การปรับปรุงที่สร้างโดยอัตโนมัติสำหรับคำสั่งระบบหรือการกำหนดค่าตัวแทนของคุณ

• การประเมินโดยรวม

สรุปจุดแข็ง จุดอ่อน และระดับความมั่นใจ

สิ่งนี้เปลี่ยนการดีบักจากการเดาเป็นกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ที่สามารถทำซ้ำได้

สิ่งที่ฟีเจอร์นี้ทำให้สามารถทำได้

การประเมินนำเสนอระดับใหม่ของความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือในการทำงานของตัวแทนของคุณ แทนที่จะเดาว่าทำไมคำตอบถึงผิดหรือไม่สอดคล้องกัน คุณมีวิธีการที่มีโครงสร้างและสามารถวัดได้ในการเข้าใจพฤติกรรม วินิจฉัยปัญหา และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

นี่คือสิ่งที่สามารถทำได้:

🔍 ตรวจสอบตัวแทนของคุณก่อนเปิดตัวให้ลูกค้า

ก่อนที่คุณจะส่งตัวแทนเข้าสู่การผลิต คุณสามารถทำการทดสอบที่สมจริงที่เปิดเผยว่ามันเข้าใจกฎ ฐานความรู้ และโทนที่ต้องการของคุณเต็มที่หรือไม่ ไม่มีเซอร์ไพรส์หลังการเปิดตัว — คุณรู้ว่าผู้ใช้จะได้รับประสบการณ์อย่างไร

🤖 ทดสอบทีมตัวแทนทั้งหมดและตรรกะการมอบหมายงาน

สำหรับการตั้งค่าหลายตัวแทน การประเมินแสดงให้เห็นว่าผู้จัดการของคุณมอบหมายงานอย่างไร ตัวแทนย่อยใดเข้าร่วม และพวกเขาปฏิบัติตามเวิร์กโฟลว์ที่คาดหวังหรือไม่ คุณสามารถตรวจจับได้อย่างรวดเร็ว:

• การมอบหมายงานที่ไม่จำเป็น

• การมอบหมายงานที่ขาดหายไป

• ตัวแทนที่ขัดแย้งกัน

• พฤติกรรมบทบาทที่ไม่ถูกต้อง

นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำงานเป็นทีมที่เชื่อถือได้ภายในแรงงาน AI ของคุณ

📚 ตรวจจับจุดอ่อนในฐานความรู้ของคุณ

หากการประเมินแสดงความล้มเหลวซ้ำๆ ในหัวข้อเฉพาะ คุณรู้ว่าปัญหาไม่ใช่ตัวแทน — มันคือเนื้อหาที่ขาดหายไปหรือไม่ชัดเจน การประเมินช่วยให้คุณปรับปรุง KB ของคุณในทางที่มีเป้าหมายและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แทนที่จะเพิ่มเนื้อหาอย่างสุ่มสี่สุ่มห้า

🚨 จับภาพหลอนและความไม่สอดคล้องกันแต่เนิ่นๆ

เพราะแต่ละคำถามถูกทดสอบหลายครั้ง การประเมินเปิดเผยปัญหาละเอียดอ่อนเช่น:

• คำตอบเปลี่ยนไปอย่างไม่คาดคิด

• การใช้เหตุผลเบี่ยงเบน

• การคาดเดาข้อเท็จจริงแทนการใช้เครื่องมือ

• ความขัดแย้งระหว่างการทำงาน

เหล่านี้เป็นปัญหาที่คุณจะไม่สามารถระบุได้ด้วยการทดสอบด้วยตนเองเพียงครั้งหรือสองครั้ง

🧠 ปรับปรุงคำสั่งระบบด้วยการปรับปรุงที่สร้างโดย AI

การวิเคราะห์ไม่ได้แสดงเพียงสิ่งที่ผิดพลาด — มันบอกคุณ วิธีแก้ไข
คุณได้รับคำแนะนำที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากการวินิจฉัยของโมเดลเอง:

• การปรับปรุงการใช้ถ้อยคำ

• กฎที่เข้มงวดขึ้น

• การใช้เครื่องมือที่บังคับ

• นโยบายการมอบหมายงานที่ชัดเจนขึ้น

• โทนและโครงสร้างที่แม่นยำยิ่งขึ้น

นี่คือการออกแบบคำสั่งอัตโนมัติที่ถูกรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณโดยตรง

📈 วัดความก้าวหน้าทุกครั้งที่คุณอัปเดตตัวแทนของคุณ

เมื่อใดก็ตามที่คุณเปลี่ยนแปลง:

• คำสั่งระบบ

• รายการในฐานความรู้

• เครื่องมือ

• กฎการมอบหมายงาน

• นโยบายการใช้เหตุผล

…คุณสามารถรันการประเมินเดียวกันอีกครั้งและเปรียบเทียบคะแนน คุณจะเห็นได้ชัดเจนว่าการอัปเดตของคุณส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างไร — ในทางบวกหรือทางลบ

การประเมินกลายเป็นวงจรการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของคุณ

✔ บังคับใช้การตอบสนองที่มีคุณภาพสูงและเป็นไปตามมาตรฐานทั่วทั้งองค์กรของคุณ

ไม่ว่าคุณจะจัดการการสนับสนุน การวิเคราะห์ทางการเงิน สถานการณ์ด้านสุขภาพ หรือเนื้อหาที่มีความอ่อนไหวทางกฎหมาย การประเมินช่วยให้คุณมั่นใจว่า:

• นโยบายถูกปฏิบัติตาม

• แนวทางโทนได้รับการเคารพ

• ช่องว่างที่อันตรายถูกตั้งค่าสถานะ

• การใช้เหตุผลที่ไม่ถูกต้องถูกเปิดเผย

• มาตรฐานการปฏิบัติตามถูกปฏิบัติ

นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับ AI ที่เผชิญหน้ากับองค์กรและลูกค้า

การใช้งานและค่าใช้จ่าย

การประเมินตัวแทนใช้โมเดลเครดิตเดียวกันกับ ส่วนที่เหลือของ AgentX การทดสอบแต่ละครั้งจะใช้เครดิตในลักษณะเดียวกับข้อความตัวแทนปกติ - ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม ไม่มีการกำหนดราคาที่ซ่อนอยู่ คุณรู้เสมอว่าคุณกำลังใช้จ่ายอะไร เพราะการประเมินเป็นไปตามขีดจำกัดแผนและยอดเครดิตที่มีอยู่ของคุณ

ชั้นควบคุมคุณภาพของคุณสำหรับ AI

ในซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม QA รับรองความน่าเชื่อถือ
ใน AgentX, การประเมินคือ QA ของคุณสำหรับตัวแทน

คุณกำหนดว่า “ดี” มีลักษณะอย่างไร
AgentX ตรวจสอบว่าตัวแทนของคุณสามารถส่งมอบได้อย่างสม่ำเสมอหรือไม่ — และแสดงให้คุณเห็นอย่างชัดเจนว่าต้องปรับปรุงอะไรเมื่อพวกเขาไม่สามารถทำได้

การประเมินเปลี่ยน AI จากกล่องดำเป็นระบบที่โปร่งใส สามารถวัดได้ และสามารถปรับปรุงได้