Почему измерять ИИ стало важнее, чем запускать его
Сегодня компании массово экспериментируют с LLM и агентами, но почти всегда упираются в один и тот же вопрос: как понять, работает ли система так, как нужно бизнесу, а не только по синтетическим метрикам из research-статей. Слепое доверие к «умному» ассистенту без измерений — прямой путь к потерянным лидам, неверным ответам и разочарованию пользователей.
Практическое решение этой задачи предлагает NeMo Agent Toolkit — набор инструментов, который помогает выстроить наблюдаемость, системные оценки и сравнение моделей именно под ваши бизнес-цели.
Что такое NeMo Agent Toolkit простыми словами
NeMo Agent Toolkit — это практический набор для тех, кто строит агентов и сложные пайплайны на базе LLM. Его ключевая идея — измерять поведение модели там, где это действительно важно: на реальных задачах, со сквозной аналитикой и контролируемыми экспериментами.
С помощью toolkit вы можете:
- подключить наблюдаемость за агентом: запросы, ответы, шаги рассуждений, вызовы инструментов;
- настроить оценки качества под свою доменную задачу (поддержка, рекомендации, поиск, код);
- сравнивать разные модели и конфигурации между собой на одном и том же наборе данных;
- быстро находить и разбирать ошибки, а не просто смотреть на усреднённые метрики.
Наблюдаемость: видеть, что делает ваш ИИ‑агент
Первый шаг — сделать систему прозрачной. Наблюдаемость (observability) в контексте агентов — это не просто логи. Это структурированные события, которые показывают, как агент принял решение и какие шаги выполнил.
NeMo Agent Toolkit позволяет:
- логировать каждое обращение к модели вместе с промптом, контекстом и ответом;
- отслеживать цепочки рассуждений и вызовы инструментов (tools, API, базы знаний);
- собирать бизнесовые метрики: успешность задач, длину диалогов, конверсии;
- связывать технические сигналы с пользовательским опытом.
В результате вы не просто видите «модель ответила 200 раз», а понимаете, на каких шагах система ошибается и где теряются деньги.
Оценки: как измерить то, что по-настоящему важно
Классические метрики вроде BLEU или ROUGE мало что говорят бизнесу. NeMo Agent Toolkit предлагает практический подход к оценкам, ориентированный на конечную задачу.
Типы оценок, которые имеет смысл внедрять
- Task success — завершил ли агент задачу так, как ожидает пользователь;
- Accuracy & correctness — насколько фактически верны ответы (особенно в доменных областях: финансы, медицина, юриспруденция);
- Стабильность — повторяемость результата при небольших изменениях запроса;
- Безопасность — фильтрация токсичного, небезопасного или запрещённого контента;
- Бизнес-метрики — NPS, удовлетворённость, конверсия, время до решения проблемы.
Toolkit помогает формализовать такие оценки, собрать тестовые наборы, запускать автоматические прогонки и видеть динамику после каждого изменения в системе.
Сравнение моделей и конфигураций
Выбор «правильной» модели — это всегда компромисс между качеством, ценой и скоростью. NeMo Agent Toolkit даёт возможность системно сравнивать разные варианты на одном и том же наборе задач.
Практически это выглядит так:
- создаётся фиксированный набор запросов и сценариев;
- для каждого кандидата (модель, температура, промпт, агентная логика) собираются ответы;
- к ответам применяются выбранные оценки (автоматические и, при необходимости, ручная разметка);
- результаты визуализируются: видно, где одна модель выигрывает, а где проигрывает.
Такой подход позволяет уйти от субъективных впечатлений к данным и воспроизводимым экспериментациям.
Зачем бизнесуосознанная измеримость ИИ
Компании, которые выстраивают наблюдаемость и оценки с самого начала, получают конкурентное преимущество. Они быстрее находят узкие места, безопаснее масштабируют решения и могут аргументированно доказывать ценность ИИ внутри бизнеса.
NeMo Agent Toolkit — это именно практическое руководство к действию по работе с observability, оценками и сравнением моделей. Он помогает переключиться с парадигмы «запустили ассистента и надеемся» на зрелый подход: «мы знаем, что измеряем, зачем и как это влияет на результат».
