Тестирование AI-агентов через комбинацию экспертов и LLM

Тестирование AI-агентов через комбинацию экспертов и LLM

Сложность тестирования AI-агентов решается гибридным подходом: human-in-the-loop для экспертной оценки и LLM-as-a-judge для автоматизированных проверок. Чисто автоматическое тестирование недостаточно надежно, а чисто ручное — не масштабируется. Комбинация двух подходов позволяет находить баланс между качеством и скоростью валидации.

Связи

• Evaluation-driven разработка для LLM-продуктов — Описывает ту же методологию: LLM-as-a-Judge для автоматизации тестирования AI-продуктов
• Human-in-the-loop как необходимое ограничение для доверия — Объясняет почему человек в петле критичен — для контроля качества и доверия
• Тестирование AI-продуктов через промпт-инжиниринг — Конкретная техника автоматизации тестирования AI через специализированные промпты
• Error Recovery как критический компонент AI-агентов — Показывает почему нужен human-in-the-loop: агенты накапливают ошибки без валидации реальности
• Новая дисциплина: оптимизация human-to-agent ratio — Развитие идеи: тестирование агентов перерастает в дисциплину оптимизации людей и агентов

---

Источник: Telegram, 2025-12-06