LangChain: AgentEvals – Alat Evaluasi Kinerja Agen AI Terbuka

Nama: AgentEvals

Website/Sumber Utama: https://github.com/langchain-ai/agentevals

Fungsi Utama: Kumpulan evaluator dan utilitas untuk mengevaluasi kinerja agen AI dengan fokus pada trajektori agen.

Tipe: Paket Python Open Source

Cocok Untuk: Pengembang AI, peneliti, dan praktisi yang bekerja dengan agen berbasis LLM

Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT) Lihat Detail Lisensi

Highlight Utama: Kemampuan mengevaluasi langkah-langkah perantara (trajektori) dari agen AI untuk meningkatkan kualitas aplikasi berbasis agen

Apa Itu AgentEvals?

AgentEvals adalah paket Python yang dikembangkan oleh LangChain untuk mengevaluasi kinerja agen AI dengan fokus khusus pada trajektori agen, yaitu langkah-langkah perantara yang diambil oleh agen selama proses eksekusi. Aplikasi agentic memberikan kebebasan kepada LLM untuk mengontrol alur program dalam menyelesaikan masalah. Meskipun kebebasan ini dapat sangat kuat, sifat "black box" dari LLM dapat mempersulit pemahaman bagaimana perubahan pada satu bagian agen akan mempengaruhi bagian lain di hilir. Inilah yang membuat evaluasi agen menjadi sangat penting.

Paket ini berisi koleksi evaluator dan utilitas yang dirancang untuk menilai kinerja agen, serta menyediakan titik awal konseptual yang baik untuk evaluasi agen. Jika Anda mencari alat evaluasi yang lebih umum, AgentEvals merekomendasikan untuk memeriksa paket pendamping yang disebut openevals.

Fitur Utama / Andalan

(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)

Evaluator Pencocokan Trajektori Agen

• Deskripsi: Evaluator yang menilai trajektori eksekusi agen terhadap trajektori yang diharapkan.
• Manfaat/Contoh: Memastikan bahwa agen Anda memanggil alat-alat yang diperlukan dalam urutan yang tepat, atau fleksibel dalam mendapatkan informasi yang benar.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

LLM-as-judge untuk Trajektori

• Deskripsi: Evaluator yang menggunakan LLM untuk menilai trajektori agen tanpa memerlukan trajektori referensi.
• Manfaat/Contoh: Ideal untuk kasus di mana tidak ada jawaban referensi yang pasti, dan penilaian memerlukan pemahaman kontekstual.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Evaluator Trajektori Graf

• Deskripsi: Evaluator yang dirancang untuk bekerja dengan framework seperti LangGraph yang memodelkan agen sebagai graf.
• Manfaat/Contoh: Memungkinkan evaluasi berdasarkan node yang dikunjungi daripada pesan, bersama dengan utilitas untuk mengekstrak trajektori dari thread LangGraph.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Dukungan Python Async

• Deskripsi: Semua evaluator AgentEvals mendukung Python asyncio.
• Manfaat/Contoh: Memungkinkan evaluasi asinkron untuk performa yang lebih baik dalam lingkungan produksi.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Integrasi dengan LangSmith

• Deskripsi: Terintegrasi dengan platform LangSmith untuk melacak eksperimen dari waktu ke waktu.
• Manfaat/Contoh: Memungkinkan pencatatan hasil evaluator ke LangSmith, platform untuk membangun aplikasi LLM kelas produksi.
• Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut

Kelebihan (Pros)

(Disimpulkan dari berbagai halaman)

• Menyediakan evaluator siap pakai untuk berbagai kebutuhan evaluasi agen AI
• Fokus pada evaluasi trajektori yang merupakan aspek penting dalam pemahaman kinerja agen
• Fleksibel dengan berbagai mode pencocokan (strict, unordered, subset, superset) untuk berbagai kebutuhan evaluasi
• Dukungan asinkron untuk performa yang lebih baik
• Integrasi dengan LangSmith untuk pelacakan dan analisis hasil evaluasi

Kekurangan (Cons) / Batasan

(Disimpulkan dari eksplorasi)

• Untuk evaluator LLM-as-judge, diperlukan klien LLM yang mungkin menimbulkan biaya tambahan
• Masih dalam tahap pengembangan aktif (berdasarkan versi paket)
• Dokumentasi yang kurang komprehensif dibandingkan proyek LangChain lainnya

Harga / Lisensi

(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)

Model: Open Source

Lisensi: MIT (Lihat File Lisensi)

AgentEvals sendiri gratis untuk digunakan dan dimodifikasi di bawah lisensi MIT. Namun, perlu diperhatikan bahwa evaluator berbasis LLM (LLM-as-judge) memerlukan akses ke model LLM yang mungkin dikenakan biaya berdasarkan penggunaan. Secara default, AgentEvals menggunakan integrasi model chat LangChain dan dilengkapi dengan langchain_openai yang diinstal secara default.

Instalasi

Anda dapat menginstal AgentEvals dengan perintah berikut:

pip install agentevals

Untuk evaluator LLM-as-judge, Anda juga perlu klien LLM. Secara default, agentevals akan menggunakan integrasi model chat LangChain dan dilengkapi dengan langchain_openai yang diinstal secara default. Namun, jika Anda lebih suka, Anda dapat menggunakan klien OpenAI secara langsung.

Contoh Penerapan & Observasi

(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)

• Evaluasi trajektori agen untuk memastikan alur pemanggilan alat yang konsisten dalam aplikasi agentic
• Penggunaan LLM-as-judge untuk menilai kualitas jawaban agen tanpa memerlukan jawaban referensi
• Integrasi dengan LangSmith untuk melacak performa agen dari waktu ke waktu melalui tutorial ini
• Penggunaan dalam skenario pengujian otomatis dengan integrasi pytest/Vitest seperti dijelaskan di sini
• Komunitas aktif yang dapat diakses melalui X @LangChainAI atau dengan membuka issue di GitHub