Curso intensivo de 5 días sobre agentes de IA con Google (4/5) Al cuarto dkaggle.com/whitepaper-age…nico: "Calidad del agente". https://t.co/vDSBpirKmG Aseguramiento de la calidad de los agentes inteligentes desde el prototipo hasta su implementación en producción Problemas clave • Más del 70 % de fallos en la producción de agentes • Problemas comunes: Ilusión, mal uso de las herramientas, pérdida de contexto Marco de evaluación (tres niveles) • Competencias básicas: planificación, uso de herramientas, memorización • Trayectoria de ejecución: correspondencia en orden Resultado final: Coincidencia exacta + autoevaluación LLM Métodos principales: • Evaluador automatizado: Logra puntuaciones consistentes rápidamente • Intervención humana: Calibra la calidad subjetiva • Monitoreo de la trayectoria: Localización de problemas en tiempo real Hallazgo clave: Colaboración multiagente → Tasa de error ↓30% • Módulo de memoria → Calidad aumentada en un 25 % Despliegue sin evaluación → La tasa de fracaso alcanza el 60%. • Objetivos de producción: Tasa de éxito > 85 %, latencia < 5 segundos/paso Recomendación para Agent Ops: Gestión de calidad integral (diseño → monitorización → iteración) • Prioriza los datos: Utiliza conjuntos de datos de alta calidad de Kaggle para evitar sesgos.
