Overview
この project では、AI agent の振る舞いを継続的に評価するための infrastructure を扱っています。特に、language model を judge として使い、別の system の出力品質や挙動を測る workflow に重点を置いています。評価を人手のボトルネックにしたままでは iteration が遅くなるため、測定可能で、再現できて、product development でも役に立つ形にするのが狙いです。
対象は methodology と implementation の両方です。評価基準の設計から、実際にその評価を安定して回す tooling まで含めて作り込んでいます。
Key Features
LLM as a Judge
LLM が別の system の出力品質を評価する自動 workflow を実装しています。
Standardization
task ごとにぶれにくい、再現可能な evaluation methodology を組み立てています。
Multi-Domain Coverage
product と research の両方で流用できる評価パターンを対象にしています。
Implementation
方法論だけで終わらせず、実際の development workflow で回せる infrastructure に落とし込んでいます。
Technologies Used
Python LLM LangChain Evaluation Metrics Data Analysis
Challenges Overcome
- LLM ベースの判定を、どこまで一貫して信頼できる形に保つか。
- 多様な AI agent task でも有効な metric をどう定義するか。
- 自動評価 pipeline に入り込む bias をどう抑えるか。
Outcomes & Impact
- AI agent assessment のための実践的な framework を整備しました。
- automation によって AI 開発の iteration speed を上げられる状態を作りました。
- agent system 向け evaluation practice の標準化に貢献しています。