코딩 에이전트 평가를 위한 생산성 평가 경로 검토: AgentLens
AgentLens라는 대규모 언어 모델(LLM) 평가 도구를 제시합니다. 일반적으로 코드 에이전트 평가 도구는 단일 비트로 평가되지만(작업이 성공했는지 여부), 실제로 이러한 에이전트를 사용하는 사람들은 에이전트가 명령을 따르는 방식, 도구를 사용하는 방식, 자신의 작업을 검증하는 방식, 오류를 복원하는 방식, 사용자와 대화를 하는 방식에 대한 모든 경로를 경험합니다. AgentLens는 이
코딩 에이전트 평가의 새로운 관점
코딩 에이전트의 평가에는 다양한 측면이 고려되어야 합니다. 일반적으로 이러한 에이전트의 성능은 단일 비트로 평가되며, 작업이 성공했는지 여부에 따라 판단됩니다. 그러나 실제 사용자들은 에이전트가 명령을 따르는 방식, 도구를 사용하는 방식, 자신의 작업을 검증하는 방식, 오류를 복원하는 방식, 사용자와 대화를 하는 방식에 대한 모든 경로를 경험합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 AgentLens라는 대규모 언어 모델(LLM) 평가 도구가 제시되었습니다. AgentLens는 코딩 에이전트의 전체 경로를 평가하여 공식적인 검증과 objective check가 존재하는 검증과 대규모 언어 모델(LLM)이 작성한 경로 검토를 비교합니다.
AgentLens의 특징과 활용
AgentLens는 각 실행에 대해 결과가 어떤 이유로 어떤 점수를 받았는지 설명할 수 있는 읽을 수 있는 설명을 제공합니다. 이러한 특성으로 인해 AgentLens는 모델 순위를 매기기 외에도 모델의 행동을 진단하고, 자신의 에이전트의 연속적인 버전을 비교하고, 제품의 후속 버전의 오류를 nightly 평가 pipe line에서 검출하는 데 사용할 수 있습니다.
AgentLens는 공개적으로 제공되어 개발자들이 자신의 코딩 에이전트를 평가하고 개선하는 데 활용할 수 있습니다. 이는 코딩 에이전트의 성능을 개선하고, 사용자 경험을 향상시키는 데 기여할 것입니다.
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