AIエージェントの評価と品質保証 — 「動く」を「信頼できる」に変える検収の技術

AIエージェントの評価と品質保証について、実装後の検収プロセスを重視する。評価仕様、課題集、コードとLLMによる評価、評価器の検証などを通じて、「動く」を「信頼できる」に変えるための実践的な手法を解説している。

• AIエージェントの評価と品質保証について解説する書籍の目次が示されている。
• 「完了」の定義、評価可能な条件設定、評価データセットの育成方法に触れている。
• AIによる評価の範囲設定や評価器自体の検証、継続評価についても言及されている。
• 評価パイプラインの実行や、評価・受け入れテンプレート、出典・実行記録の付録についても記載がある。
• AIエージェントの「動く」を「信頼できる」に変えるための検収技術に焦点を当てている。