Agenten-Qualität durch Hill-Climbing mit Agents CLI Evaluation verbessern
Der Beitrag beschreibt den Evaluierungs-Loop der Agents CLI zur systematischen Verbesserung der Agentenleistung durch kontinuierliches Testen und Bewerten. Er zeigt, wie Prompt-Regressionen erkannt, Modell-Backend-Wechsel per Side-by-Side-Trace-Vergleich bewertet und Evaluierungsdurchlaeufe automatisiert werden können. Entwickler lernen zudem, naechtlich geplante Laeufe mit schwellenwertbasierter Alarmierung zur Qualitätsüberwachung über Zeit zu integrieren.
Originalquelle: Google AI Blog.