Erste Schritte mit KI-Agenten
Die KI-Agenten in Beam sind in der Lage, Aufgaben zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu verwalten und sich in Echtzeit-Gesprächen mit Nutzern zu engagieren. Egal, ob Sie einen reaktionsfähigen Chatbot erstellen oder einen komplexen Arbeitsablauf automatisieren möchten, unsere Agenten können individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden.
Verwendung des Agenten als Chatbot
Running the Evaluation: Execute the agent with the testing dataset to gather output for each step.
Automated Accuracy Evaluation: Compare the agent’s outputs against expected results to calculate an accuracy score (0-100%).
Monitor and Improve: Review the accuracy score of the agent to monitor and improve your agent through increasing the accuracy score.
Evaluation Setup Process
This guide walks you through the key steps in setting up an evaluation for your AI agent using Beam AI’s framework.
Konversationsfähigkeiten
Zeichen-Einstellungen: Personalisieren Sie die Antworten Ihres Agenten, indem Sie dessen Persönlichkeit und Verhalten definieren. Sie können spezifische Anweisungen, Töne oder Regeln hinzufügen, die leiten, wie der Agent mit Nutzern interagiert. Dies ist besonders nützlich, um ein Chatbot-Erlebnis zu schaffen, das mit Ihren Marken- oder Dienstleistungszielen übereinstimmt.
Define Sample Inputs
Populate the dataset with sample inputs that represent real-world scenarios your agent is likely to encounter. These inputs form the basis for testing how well the agent handles different situations.
Run Agent & Capture Outputs
Run the agent with the sample inputs you’ve defined. The agent’s responses will be recorded and can be used as a preliminary set of outputs to guide the setup of expected results.
Define Evaluation Criteria
Establish specific criteria for evaluating the agent’s responses. Criteria should focus on accuracy, relevance, and alignment with the expected outcome for each step in the workflow.
Define Expected Outputs
Use the agent’s initial responses or manually crafted ideal responses as the “golden” set of expected outputs. These expected outputs will be the benchmark for assessing agent performance in later tests.
Test & Improve Agent Accuracy
Run the full evaluation to test the agent’s responses against the expected outputs. Review the results and refine the dataset, criteria, and expected outputs iteratively to enhance agent accuracy and reliability.