引言
在當今快速發展的科技時代，人工智慧（AI）技術的進步已經深刻地改變了我們的生活和工作方式。AI 代理評估平台的出現，標誌著一個新的技術時代的來臨。這些平台不僅是技術工具，更是未來技術趨勢的關鍵驅動力。Galileo Technologies Inc. 最近推出的 Agentic Evaluations 平台，專注於評估由大型語言模型（LLM）驅動的 AI 代理的性能，這一創新舉措引起了業界的廣泛關注。
AI 代理具備強大的決策能力，能夠在多步驟中計劃、推理和執行任務，並適應變化的環境和上下文。這些特性使得 AI 代理在提升工作流程效率方面具有巨大潛力。然而，AI 代理的行為具有情境性，這使得開發者難以理解何時以及為何會發生故障。根據 Gartner Inc. 的預測，到 2028 年，33% 的企業軟體應用將包含代理 AI，而 2024 年這一比例不到 1%。這一數據顯示了 AI 代理技術的廣闊前景。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台提供了一個完整的生命周期框架，用於系統級和逐步評估。該平台為開發者提供了從輸入到完成的整個多步驟代理過程的視圖，並通過追蹤和簡單的可視化幫助開發者快速找出低效和錯誤。這些功能使得開發者能夠更好地理解和優化 AI 代理的行為，從而提高工作流程的效率和準確性。
在這篇文章中，我們將深入探討 AI 代理評估平台的作用及其對未來技術的影響。我們將分析這些平台如何幫助開發者應對 AI 代理的複雜性和挑戰，並探討它們在提高工作流程效率和準確性方面的潛力。通過這些分析，我們希望能夠為讀者提供一個全面的視角，幫助他們更好地理解和應用這一新興技術。
在接下來的部分中，我們將詳細介紹 AI 代理的複雜性與挑戰，並探討 Galileo 的 Agentic Evaluations 平台如何提供解決方案。這些內容將幫助讀者更深入地了解 AI 代理技術的現狀和未來發展方向。
AI 代理的複雜性與挑戰
在人工智慧（AI）技術的發展中，AI 代理的出現為企業帶來了前所未有的機遇與挑戰。這些代理不僅能夠自主決策，還能在多步驟中計劃、推理和執行任務。然而，AI 代理的行為具有高度的情境性，這使得開發者在理解其故障原因時面臨困難。這一部分將深入探討 AI 代理的複雜性及其帶來的挑戰。
本文大綱
AI 代理的情境性行為
AI 代理的行為往往取決於特定的情境，這使得其行為模式難以預測。這種情境性行為意味著代理可能在不同的環境中表現出不同的反應，這對於開發者來說是一個巨大的挑戰。開發者需要理解代理在何種情況下會選擇特定的行動序列，並且這些行動序列可能會因用戶請求的不同而有所變化。這種不可預測性增加了開發和測試的難度。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
根據 Gartner Inc. 的預測，到 2028 年，33% 的企業軟體應用將包含代理 AI，而 2024 年這一比例不到 1%。這一數據顯示了 AI 代理技術的廣闊前景，但同時也反映了其複雜性帶來的挑戰。開發者需要新的方法來應對這些挑戰，以確保代理的行為符合預期。
複雜的工作流程與評估
AI 代理的工作流程通常非常複雜，涉及多個步驟和決策點。這些複雜的工作流程難以建模，並需要更複雜的評估方法。代理可能需要與多個大型語言模型（LLM）協作，這使得性能和成本的確定變得更加困難。隨著工作流程的規模和複雜性增加，錯誤風險也隨之增長。
在這種情況下，Galileo 的 Agentic Evaluations 平台提供了一個完整的生命周期框架，用於系統級和逐步評估。該平台通過追蹤和簡單的可視化幫助開發者快速找出低效和錯誤，從而提高工作流程的效率和準確性。這些功能使得開發者能夠更好地理解和優化 AI 代理的行為。
多模型協作的挑戰
AI 代理通常需要與多個 LLM 協作，這增加了系統的複雜性。不同的模型可能會對同一任務產生不同的解決方案，這使得性能和成本的管理變得更加困難。開發者需要確保不同模型之間的協作是高效且無錯誤的，這需要更高級的評估技術。
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台使用了一套專有的 LLM-as-a-Judge 指標，這是一種使用 LLM 來檢查和裁決任務的評估技術，專門針對構建代理的開發者。這些指標的準確性在 93% 到 97% 之間，為開發者提供了可靠的評估工具。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
總結來說，AI 代理的複雜性和挑戰需要開發者採用新的方法和工具來應對。Galileo 的 Agentic Evaluations 平台提供了強大的支持，幫助開發者更好地理解和管理 AI 代理的行為。隨著技術的進步，這些平台將在提高工作流程效率和準確性方面發揮關鍵作用。
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台
在人工智慧（AI）技術的快速發展中，Galileo Technologies Inc. 推出的 Agentic Evaluations 平台成為了評估 AI 代理性能的重要工具。這一平台專注於由大型語言模型（LLM）驅動的 AI 代理，提供了一個完整的生命周期框架，幫助開發者在系統級和逐步評估中獲得更高的效率和準確性。
平台的核心功能
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台提供了一個從輸入到完成的多步驟代理過程的全景視圖。這一功能使得開發者能夠追蹤代理的每一步行動，並通過簡單的可視化工具快速找出低效和錯誤。這種全方位的視角對於理解和優化 AI 代理的行為至關重要。
平台使用了一套專有的 LLM-as-a-Judge 指標，這是一種利用 LLM 來檢查和裁決任務的評估技術，專門針對構建代理的開發者。這些指標包括：
| 指標 | 描述 |
|---|---|
| 工具選擇準確性 | 評估 LLM 規劃者是否選擇了正確的工具和參數 |
| 工具錯誤評估 | 評估單個工具的錯誤 |
| 進度追蹤 | 反映向最終目標的進展 |
| 行動對齊 | 評估最終行動與代理原始指令的對齊 |
這些指標的準確性在 93% 到 97% 之間，為開發者提供了可靠的評估工具。
多層次性能測量
Agentic Evaluations 平台的性能測量基於專有的、研究驅動的多層次指標。開發者可以選擇參與規劃的 LLM，並評估單個任務中的錯誤。這種靈活性使得開發者能夠根據具體需求調整評估過程，從而提高工作流程的效率。
平台還提供了會話和跨度的成本、延遲和錯誤的聚合追蹤，這有助於成本和延遲的測量。警報和儀表板功能則幫助識別系統性問題，從而持續改進，例如工具調用失敗或行動與指令不一致。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
支持開源框架
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台支持流行的開源 AI 框架 LangGraph 和 CrewAI。這一特性使得開發者能夠在熟悉的環境中工作，並利用現有的工具和資源來優化 AI 代理的性能。
這些開源框架的支持不僅提高了平台的靈活性，還促進了社區的合作和創新。開發者可以共享他們的經驗和最佳實踐，從而推動 AI 技術的進一步發展。
結論
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台為開發者提供了強大的工具來應對 AI 代理的複雜性和挑戰。隨著技術的進步，這些平台將在提高工作流程效率和準確性方面發揮關鍵作用。對於那些希望在 AI 領域保持競爭力的企業來說，採用這些評估工具將是至關重要的。您是否準備好迎接 AI 代理的未來？
Galileo unleashes platform for evaluating AI agents
平台的性能與支持
在當今快速發展的人工智慧（AI）領域，Galileo Technologies Inc. 的 Agentic Evaluations 平台以其卓越的性能測量和支持功能，成為開發者不可或缺的工具。這一平台不僅提供了多層次的性能測量指標，還支持多種開源框架，為開發者提供了靈活且高效的開發環境。
多層次性能測量
Agentic Evaluations 平台的性能測量基於專有的、研究驅動的多層次指標，這些指標能夠精確地評估 AI 代理在不同任務中的表現。開發者可以根據具體需求選擇參與規劃的 LLM，並評估單個任務中的錯誤。這種靈活性使得開發者能夠根據具體需求調整評估過程，從而提高工作流程的效率。
平台還提供了會話和跨度的成本、延遲和錯誤的聚合追蹤，這有助於成本和延遲的測量。警報和儀表板功能則幫助識別系統性問題，從而持續改進，例如工具調用失敗或行動與指令不一致。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
支持開源框架
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台支持流行的開源 AI 框架 LangGraph 和 CrewAI。這一特性使得開發者能夠在熟悉的環境中工作，並利用現有的工具和資源來優化 AI 代理的性能。這些開源框架的支持不僅提高了平台的靈活性，還促進了社區的合作和創新。開發者可以共享他們的經驗和最佳實踐，從而推動 AI 技術的進一步發展。
平台的持續改進
Agentic Evaluations 平台的設計考慮到了持續改進的需求。通過警報和儀表板，開發者可以快速識別和解決系統性問題，這對於保持高效的工作流程至關重要。這些工具能夠幫助開發者及時發現問題，例如工具調用失敗或行動與指令不一致，從而在問題擴大之前進行修正。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
結論
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台為開發者提供了強大的工具來應對 AI 代理的複雜性和挑戰。隨著技術的進步，這些平台將在提高工作流程效率和準確性方面發揮關鍵作用。對於那些希望在 AI 領域保持競爭力的企業來說，採用這些評估工具將是至關重要的。您是否準備好迎接 AI 代理的未來？
Galileo unleashes platform for evaluating AI agents
結論
在當今快速變化的科技環境中，AI 代理評估平台如 Galileo 的 Agentic Evaluations，為開發者提供了強大的工具來應對 AI 代理的複雜性和挑戰。這些平台不僅提高了工作流程的效率和準確性，還為企業在 AI 領域保持競爭力提供了關鍵支持。
提高工作流程效率
Galileo 的 Agentic Evaluations 平台通過其多層次的性能測量指標，幫助開發者精確地評估 AI 代理在不同任務中的表現。這些指標不僅能夠識別系統性問題，還能夠提供即時的警報和儀表板，幫助開發者快速解決問題。這種即時反饋機制對於保持高效的工作流程至關重要，特別是在面對複雜的代理工作流程時。
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
促進企業競爭力
隨著技術的進步，AI 代理的應用範圍和複雜性不斷增加。根據 Gartner 的預測，到 2028 年，33% 的企業軟體應用將包含代理 AI。這意味著企業需要採用先進的評估工具來保持競爭力。Galileo 的平台不僅支持流行的開源 AI 框架，還提供了靈活的開發環境，這使得企業能夠快速適應市場變化，並在 AI 領域中保持領先地位。
行動導向的未來展望
對於那些希望在 AI 領域保持競爭力的企業來說，採用這些評估工具將是至關重要的。Galileo 的 Agentic Evaluations 平台不僅提供了強大的技術支持，還為企業提供了面向未來的行動指南。隨著 AI 技術的進一步發展，這些平台將在提高工作流程效率和準確性方面發揮關鍵作用。您是否準備好迎接 AI 代理的未來？
Source: [Galileo unleashes platform for evaluating AI agents] from SiliconANGLE
在這個充滿挑戰和機遇的時代，Galileo 的 Agentic Evaluations 平台為開發者和企業提供了必要的工具和支持，幫助他們在 AI 領域中取得成功。通過採用這些先進的評估技術，企業可以確保其 AI 代理的性能和效率，從而在競爭激烈的市場中脫穎而出。
Galileo unleashes platform for evaluating AI agents