Agent Evaluation 开源项目使用教程

Agent Evaluation 开源项目使用教程

1. 项目介绍

Agent Evaluation 是一个由 AWS 实验室开源的生成式 AI 驱动的框架，用于测试虚拟代理。该框架内部实现了一个 LLM 代理（评估器），能够与您的自定义代理（目标）进行对话，并在对话过程中评估其响应。

Agent Evaluation 支持 AWS 的流行服务，包括 Amazon Bedrock、Amazon Q Business 和 Amazon SageMaker。您也可以使用 Agent Evaluation 带来自定义代理进行测试。该框架可以同时与您的代理进行多轮对话，并在评估其响应的同时进行对话编排。此外，它还支持定义钩子以执行额外任务，如集成测试。Agent Evaluation 可以集成到 CI/CD 流程中，以加快交付时间，同时保持生产环境中代理的稳定性。

2. 项目快速启动

在开始之前，确保您的环境中已经安装了必要的依赖项。

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python samples/sample_evaluator.py

上述命令会安装项目所需的依赖，并运行一个示例评估器脚本。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 自动化测试：在持续集成过程中，使用 Agent Evaluation 自动化测试虚拟代理的响应。
• 性能评估：评估代理在不同场景下的表现，确保其在生产环境中能够稳定工作。

最佳实践

• 定义清晰的测试场景：在测试前定义清晰的测试场景，确保测试覆盖到所有关键功能。
• 利用钩子扩展功能：通过定义钩子，可以在评估过程中执行自定义逻辑，如记录日志、通知等。

4. 典型生态项目

Agent Evaluation 作为开源项目，可以与以下典型生态项目结合使用：

• Amazon Bedrock：用于构建和训练虚拟代理的基础设施。
• Amazon Q Business：用于虚拟代理的问答和对话管理。
• Amazon SageMaker：提供强大的机器学习模型训练和部署服务。

通过这些生态项目的结合，可以构建出一个更加完善和强大的虚拟代理测试和评估平台。