Test degli agenti AI: strategie, metriche e best practice

Testare rigorosamente i sistemi autonomi è particolarmente critico in quanto gli agenti AI pianificano in modo indipendente attività in più parti, utilizzano strumenti esterni e interagiscono con altri agenti. Un processo di test robusto fa parte del ciclo continuo di creazione e valutazione noto come ciclo di vita dello sviluppo dell'agente (ADLC).

Gli agenti pianificano ed eseguono le attività in modo autonomo, trasformando rapidamente il modo in cui le aziende utilizzano l'AI. Tuttavia, un'adozione rapida può frammentare gli ecosistemi tecnologici e costringere a cambiamenti significativi ai processi di test legacy. Secondo una recente ricerca dell'IBM Institute for Business Value, l'80% dei CIO e dei CTO intervistati segnala un mandato di trasformazione dell'AI guidato dai CEO. Ma solo l'11% si dichiara completamente pronto per la scala di implementazione degli agenti AI prevista nel prossimo anno.

"Per i CIO e i CTO", ha affermato Matt Lyteson, CIO di IBM, "la sfida ora è scalare i sistemi AI che operano in modo continuo e autonomo, spesso con modelli di governance e architetture progettati per un ambiente molto più lento e prevedibile". 

I test software tradizionali si concentravano su sistemi statici; l'AI agentica dipende dalla natura probabilistica dei grandi modelli linguistici (LLM). Ciò significa che prompt simili potrebbero produrre sequenze di chiamate di strumenti diverse durante esecuzioni differenti, e che i problemi che si verificano all'inizio di un workflow a più passi potrebbero non manifestarsi fino a molto più tardi. E man mano che gli agenti basati sul machine learning cambiano nel tempo, possono mostrare segni di regressione o deriva.

Il testing degli agenti AI non dovrebbe solo considerare se una risposta finale sia corretta, ma anche se i percorsi di ragionamento e gli output intermedi fossero appropriati. Idealmente, questo tipo di test risponde a una domanda fondamentalmente diversa rispetto alle forme precedenti di validazione del software. Il collaudo non consiste semplicemente nel verificare che un agente produca un output conforme alle aspettative, ma nel garantire che gli output siano sempre ben motivati, accurati e sicuri, indipendentemente dall’input. Questo significa validare il comportamento di un agente insieme a test unitari più tradizionali.

Anche i cicli di test agentici sono continui. Testare gli agenti AI comporta la creazione di cicli di feedback efficaci piuttosto che lo sviluppo di benchmark semplici e immobili per il successo. Le organizzazioni che creano strategie di test scalabili e unificate possono sviluppare sistemi autonomi che operano in modo affidabile e sicuro. Possono anche implementare framework di test che funzionano senza soluzione di continuità all'interno del resto dell'ADLC, permettendo agli agenti AI di integrarsi prevedibilmente tra diversi modelli, piattaforme e fornitori.

Gli agenti AI testati in modo inadeguato introducono rischi significativi a livello operativo e di governance. Alcuni dei fattori che rendono essenziali i test rigorosi includono:

• Errori aggravanti: gli agenti spesso eseguono catene di ragionamento e azione in più parti, implicando che gli errori in qualsiasi punto del processo possono essere amplificati.

• Sicurezza e protezione: gli agenti che navigano sul web o interagiscono con API di terze parti sono esposti ad attacchi di prompt injection e jailbreak. Test rigorosi riducono le probabilità di una violazione di sicurezza.

• Rischi normativi e reputazionali: gli agenti che operano in settori regolamentati, quali quello sanitario o finanziario, e che generano output errati espongono le organizzazioni a responsabilità legali. E gli agenti che si comportano in modo irregolare o hanno allucinazioni compromettono la fiducia degli utenti.

• La natura non deterministica dell'agentic AI: i modelli linguistici di grandi dimensioni possono dare risposte diverse a prompt simili, quindi i test devono tenere conto della varianza piuttosto che valutare una singola istantanea delle prestazioni. 

Alcuni degli output prodotti da un agente AI, come riepiloghi o spiegazioni, non possono essere valutati con regole semplici. Richiedono un livello di giudizio. Una risposta indirizza correttamente l'intento dell'utente e il tono è appropriato? LLM-as-a-judge è la pratica di utilizzare un secondo LLM per valutare la qualità degli output di un agente.

Tipicamente un modello più grande e capace di quello testato riceve una griglia di valutazione e gli viene chiesto di valutare la risposta dell'agente. Tali criteri di valutazione possono essere applicati in diversi punti lungo il percorso di un agente, consentendo di individuare eventuali errori o incongruenze nel corso di un processo. LLM-as-a-judge collabora con tester umani per consentire una valutazione continua e automatizzata della qualità. Sebbene non sia un sostituto della valutazione umana, LLM-as-a-judge scala il processo di test in un modo che i team umani non riescono a fare.

Data la sofisticazione degli agenti AI, i test esplorativi non sono sufficienti: gli ecosistemi di agenti richiedono rubriche solide e metriche chiare per avere successo. Un sistema efficace di verifica degli agenti opera su tre livelli distinti, ciascuno dei quali è concepito per individuare una diversa categoria di errori. Insieme formano un sistema di difesa a più livelli che valuta l’agentic AI, dai primi bug fino all’esperienza nel mondo reale.

• Test dei componenti: i test dei componenti rilevano i guasti prima ancora che vengano integrati in processi di sistema più grandi. Sono progettati per valutare le parti discrete di un agente isolatamente. Ad esempio, singoli strumenti e sub-agenti, gestione della memoria o fasi di recupero dei dati. Un test dei componenti potrebbe confermare che uno strumento di ricerca web gestisce correttamente gli errori nei limiti di velocità, o che uno strumento di codifica riconosce una vulnerabilità di sicurezza comune basandosi su un prompt dell'utente. Poiché i test dei componenti vengono eseguiti su unità isolate, in genere sono veloci da eseguire e facili ai fini del debug.

• Test di traiettoria: i test di traiettoria valutano il percorso di ragionamento di un agente nel corso di un’attività completa, dalle istruzioni dell’utente alla risposta finale. Testano ogni decisione e output intermedio per osservare l'intero processo decisionale dell'agente—oltre a eseguire test di integrazione per verificare le chiamate degli strumenti dell'agente. I test di traiettoria possono individuare guasti emergenti che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Ad esempio, se un agente richiama correttamente gli strumenti in una sequenza ma trae un'inferenza errata dai risultati combinati, o raggiunge costantemente un output corretto attraverso percorsi diversi.

• Test completo: i test end-to-end valutano un agente rispetto ad attività utente reali o realistiche in condizioni che si avvicinano molto agli scenari del mondo reale. Queste revisioni misurano se un agente svolge correttamente un compito e se l'esperienza completa soddisfa i requisiti per l'implementazione. Ad esempio, l'agente si comporta in modo coerente tra conversazioni a più turni? È in grado di gestire con efficacia le intenzioni ambigue dell'utente? Tipicamente, la recensione end-to-end combina una valutazione automatizzata con un giudizio umano strutturato. In questa fase, i revisori umani valutano i campioni per individuare sfumature che le metriche automatiche potrebbero trascurare. L'agente viene inoltre sottoposto deliberatamente a input ostili e a casi edge. 

Gli agenti enterprise AI vengono spesso distribuiti in ambienti in cui effettuare test diretti risulterebbe costoso o irreversibile. Ad esempio, un agente che invia e-mail ai clienti non può inviare e-mail di test a clienti reali, oppure un agente che gestisce l'infrastruttura cloud non può integrarsi con un ambiente cloud reale.

Una sofisticata simulazione ambientale risolve tale sfida fornendo modelli controllati e ripetibili che riproducono scenari reali. Negli ultimi anni, diverse aziende hanno rilasciato ambienti simulati che consentono agli sviluppatori di creare storie utente e registrare le risposte API. Questi ambienti consentono inoltre ai tester di creare scenari che potrebbero essere rari o impossibili da attivare in produzione. Ad esempio, un database che non restituisce risultati utili o un utente che fornisce istruzioni contraddittorie nel corso di una lunga conversazione. 

La percentuale di successo misura la percentuale di casi di test in cui un agente completa un'attività assegnata. È una metrica fondamentale nel test degli agenti.

La precisione nell'uso degli strumenti misura se un agente seleziona gli strumenti corretti per un'attività specifica e se li utilizza nel rispetto dei parametri corretti. Ad esempio, un agente potrebbe individuare correttamente la necessità di effettuare una ricerca in un database, ma formulare una query errata. 

Valutare la traiettoria dell'agente implica valutare se il percorso di ragionamento di un agente sia coerente e appropriato, anche se la risposta finale si rivela corretta. In genere, si analizza un ragionamento a più fasi per verificare che gli agenti mantengano la coerenza nei loro obiettivi e gestiscono ogni fase in modo logico. I processi di test manuali mettono a confronto una traiettoria di riferimento definita dall’uomo con l’effettivo comportamento di un agente. Gli sviluppatori spesso automatizzano anche parti di questo processo utilizzando l'LLM-as-a-judge. 

La latenza e il costo sono generalmente requisiti difficili utilizzati per determinare se un sistema è fondamentalmente utilizzabile. La latenza misura il tempo che intercorre tra l'invio di un'attività e l'output finale: gli agenti che effettuano diverse chiamate sequenziali agli strumenti o utilizzano API esterne lente possono subire latenze tali da renderli poco pratici per gli utenti. Il costo misura generalmente il consumo aggregato di token di un agente, oltre al volume delle chiamate API per attività. Ad esempio, gli agenti che utilizzano strumenti costosi per semplici attività secondarie possono essere proibitivi su larga scala. 

La concisione valuta se gli output di un agente contengono le informazioni necessarie, comunicandole in modo efficace. La coerenza misura se l'output è logicamente coerente, ben strutturato e privo di contraddizioni interne. Entrambe le metriche sono importanti indipendentemente dalla precisione. Un output può essere accurato dal punto di vista fattuale ma così prolisso che un utente non può facilmente estrarre informazioni rilevanti. Oppure può essere conciso ma incoerente, passando da un argomento all’altro e ripetendosi. 

L'automazione dei test consiste nell'eseguire valutazioni automatizzate anziché testare manualmente un agente. Per i sistemi agenti che coinvolgono componenti interdipendenti e cambiano spesso, l'automazione rende i test sostenibili su larga scala.

L'infrastruttura per l'automazione dei test nei sistemi basati su agenti si avvale di pipeline CI/CD simili a quelle utilizzate in altre forme di ingegneria del software. Man mano che i cambiamenti software avanzano nella pipeline, i test automatizzati identificano i problemi e gli agenti possono inviare modifiche al codice, creando un ciclo di feedback continuo.

I framework di valutazione costituiscono l'infrastruttura fondamentale per l'esecuzione dei test, la registrazione delle traiettorie degli agenti, l'assegnazione dei punteggi agli output e il monitoraggio delle metriche nel tempo. Sono il fondamento di una pratica di test sistematica e possono essere considerati come un coach per un agente AI.

La maggior parte dei framework di valutazione consente alle aziende di definire una serie di esempi di riferimento che incarnano le prestazioni ideali di un agente. Le piattaforme valutano quindi la traiettoria simulata di un agente confrontandola con tali esempi, assegnando un punteggio alle prestazioni in base a diverse variabili. Un esempio è la simulazione di una conversazione tra un ampio gruppo di "utenti" basati sull'AI generativa e quindi la creazione di report che valutano l'agente in base alla precisione delle chiamate agli strumenti e alla precisione del routing degli agenti.

In questo modo le organizzazioni riescono a vedere rapidamente dove un agente necessita di miglioramenti e dove sta funzionando bene. I framework di valutazione aiutano i team a definire il successo nelle prime fasi del processo di sviluppo e forniscono una chiara griglia di valutazione per i test di regressione.

Le piattaforme di observability forniscono visibilità storica e in tempo reale sul comportamento degli agenti. Talvolta integrati nella stessa piattaforma dei framework di valutazione, monitorano continuamente le reti di agenti per far emergere anomalie e regressioni man mano che si presentano. Le piattaforme di observability AI tracciano le interazioni con gli agenti, aggregano metriche e avvisano i membri del team quando emergono irregolarità. Possono essere particolarmente utili per gli ingegneri che monitorano sistemi complessi e multi-agente e forniscono visibilità sul ragionamento degli agenti per identificare le cause principali di un problema. 

Un control plane degli agenti è lo strato di gestione che si trova sopra i singoli agenti, fornendo visibilità centralizzata e controllo su come vengono implementati e governati in un'organizzazione. Mentre i framework e le piattaforme di observability si concentrano sulla misurazione delle azioni di un agente, un control plane si concentra su quello che un agente è autorizzato a fare. Garantiscono inoltre che le regole di comportamento degli agenti siano attuate e vincolanti in modo coerente.

Nel contesto dei test, un control plane dell'agente mantiene un registro della configurazione di ogni agente, rendendo possibile riprodurre le condizioni esatte. Molti control plane supportano versioning, test e distribuzione controllata di agenti, supportando l'iterazione tra ecosistemi multi-agente. 

Attualmente, diverse piattaforme AI di rilievo offrono funzionalità di test e valutazione per gli agenti sviluppati sulla loro infrastruttura. Questi strumenti in-platform offrono il vantaggio di una stretta integrazione con l'ambiente di distribuzione e una configurazione semplificata. Tuttavia, generalmente offrono meno flessibilità rispetto ai framework standalone per team con esigenze di valutazione complesse. 

Testare gli agenti AI è un processo continuo. Eseguire test fin dalle prime fasi di sviluppo, e continuare a testare e perfezionare gli agenti anche dopo la loro implementazione, contribuisce a garantire la qualità nel lungo termine.

Quando si modificano i prompt o si aggiungono nuovi strumenti, è opportuno implementare processi di automazione dei test accurati e di alta qualità; tali processi dovrebbero inoltre rientrare nel protocollo di monitoraggio di routine degli agenti di un’organizzazione. Questo richiede investimenti nell'infrastruttura per rendere i test veloci ed economici: un set di dati di test ben organizzato e una dashboard metrica aiutano a integrare il processo di testing nella vita quotidiana.

Effettuare i test in una fase precoce significa inoltre definire i criteri di successo prima di sviluppare un agente. I team che iniziano lo sviluppo senza capire chiaramente cosa vogliono ottenere rischiano un processo di debug reattivo basato su come appare un agente, non su come si comporta. 

I set di test sbilanciati producono metriche che sembrano buone ma potrebbero non essere in grado di prevedere le prestazioni nel mondo reale. Ad esempio, i test dominati da casi facili o da un insieme ristretto di compiti non rifletteranno correttamente tutti i modi in cui agirà un sistema agentico.

I set di test bilanciati verificano sia i casi in cui una traiettoria dovrebbe verificarsi sia quelli in cui non dovrebbe. I set dovrebbero includere sia query a singolo passo sia interazioni a più passi, e i formati di input dovrebbero coprire una gamma di modi in cui gli utenti reali possono formulare le richieste. I casi edge dovrebbero essere rappresentati in modo esplicito per proteggersi da prompt ostili o input vuoti.

I set di test dovrebbero inoltre essere aggiornati regolarmente con esempi concreti, man mano che i modelli di utilizzo si evolvono. Alcune aziende ricorrono alla generazione automatizzata di casi di test per alleggerire il carico di lavoro degli sviluppatori, utilizzando l’AI per analizzare i requisiti di un’applicazione e creare serie di test complete. 

Dati mal etichettati, come set di test ambigui o criteri di punteggio insufficienti, producono metriche rumorose e fuorvianti. I dati dei test devono essere controllati e verificati in modo che le modifiche ai set di valutazione siano tracciate e possano essere misurate rispetto ai risultati dei test. Per le attività agentiche con più fasi, disporre di dati di alta qualità significa anche avere solide traiettorie di riferimento gold standard rispetto alle quali misurare un caso di test. 

Sebbene l’AI venga sempre più utilizzata per generare script di test ed eseguire i test durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo del software, l’automazione da sola non è sufficiente a creare ecosistemi di agenti sofisticati. Alcuni giudizi richiedono un input umano. Gli esseri umani dovrebbero valutare, ad esempio, se le risposte di un agente sono appropriate per un contesto sensibile. I team umani potrebbero anche determinare se un edge rivelato nei test riflette un buon ragionamento o una coincidenza.

È fondamentale che le imprese integrino la revisione umana strutturale nel processo di test. Durante i test attivi, la revisione umana dovrebbe essere applicata a campioni strutturati di output degli agenti in diversi livelli del processo di test.