Podcasts · Research Insights Made Simple

Разбираем построение работающих evals

31 Jul 2026 · 1 h 00 min · Episode 26

Как понять, что AI-агент действительно готов к production? Красивый ответ и даже высокий "pass rate" показывают только финал одного запуска. Агент мог подсмотреть решение, выбрать опасный путь, нарушить права или рассыпаться при повторном прогоне.

Обсудили это вместе с Евгением Сергеевым - Engineering Director в Flow Health с двадцатилетним опытом разработки и управления инженерными командами. Мы разбирали как превратить evals из разовой проверки ответа в воспроизводимую инженерную систему.

Минимальная единица такой системы - воспроизводимый эпизод (`replayable episode`): замороженное исходное состояние, входные данные, контракт агента, скрытая проверка, трасса действий и критерий выпуска. Для кода это может быть commit до PR и `hidden tests`; для архитектуры - требования, ограничения и проверка исполнимости решения; для data platform - snapshot данных, lineage и инварианты.

Обсудили

• Почему оценивать нужно всю агентную систему, а не только модель; • Как заморозить исходное состояние и не дать агенту подсмотреть будущее решение; • Что фиксировать в контракте: инструменты, права, сеть, время и бюджет; • Зачем проверять не только результат, но и траекторию действий; • Почему одного успешного запуска недостаточно и нужны повторные прогоны; • Как собрать `production scorecard` из результата, траектории, стоимости, безопасности и принятия человеком; • Как связать offline-evals с реальными production outcomes и превратить их в `release gates`.

Для меня главный вывод такой: устойчивое качество создаёт не одна метрика и не конкретная модель. Нужен собственный каталог реальных задач, воспроизводимые проверки и понятный критерий, после которого новой версии агента действительно можно доверить работу.

The episode on the publisher’s site ↗ (opens in a new tab)