Google による 5 日間の AI エージェント集中コース (4/5) 4日目に、「エージェントの品質」というホワイトペーパーが届きました。 kaggle.com/whitepaper-age… プロトタイプから本番環境への展開までのインテリジェントエージェントの品質保証 主な問題 • エージェントの生産失敗率70%以上 • よくある問題点: 錯覚、ツールの誤用、コンテキストの喪失 評価フレームワーク（3つのレベル） • コアコンピテンシー：計画、ツールの使用、記憶 • 実行軌跡：順序通りのマッチング 最終出力: 完全一致 + LLM自動評価 コアメソッド: • 自動評価: 一貫したスコアリングを迅速に達成 • 人間による評価: 主観的な品質を校正 • 軌道モニタリング: リアルタイムで問題箇所を特定 主な発見：マルチエージェントコラボレーション → エラー率 ↓30% • メモリモジュール → 品質が25%向上 評価なしでの導入 → 失敗率が60%に達します。 • 生産目標: 成功率 > 85%、レイテンシ < 5 秒/ステップ エージェントオペレーションへの推奨事項: エンドツーエンドの品質管理 (設計 → 監視 → 反復) • データファースト: バイアスを防ぐためにKaggleの高品質なデータセットを使用する
