Создание надежных AI-агентов требует реалистичных тестовых сценариев, отражающих все многообразие человеческого поведения в реальном мире. Компании Collinear Simulations и Together AI представили совместное решение, которое позволяет генерировать динамические взаимодействия AI-агентов с персонажами, имитирующими реальных пользователей.
Проблема статических тестов
Большинство систем оценки предполагают статичного пользователя: вежливого, последовательного и ясно формулирующего запросы. В реальности пользователи бывают нетерпеливыми, скептичными, эмоциональными, противоречивыми и даже саркастичными — и именно такие поведенческие сдвиги часто ломают даже самые продвинутые модели.
Продукт TraitMix от Collinear призван устранить этот разрыв, делая тестирование агентов непрерывным, композиционным и приближенным к человеческой реальности. Интеграция с Together Evals позволяет запускать полный цикл — от симуляции до оценки — воспроизводимо и в масштабе.
Как работает TraitMix
TraitMix использует легковесный метод, не зависящий от конкретной модели, для представления контролируемых пользовательских характеристик в пространстве активаций. Подробнее о технологии можно прочитать в научной работе.
С помощью TraitMix разработчики могут:
- Выбирать характеристики и персонажи: определять поведенческие измерения для симулированных пользователей (например, «нетерпеливый + запутавшийся» или «дружелюбный + скептичный»)
- Выбирать домены: запускать тесты в различных вертикалях — поддержка клиентов, розничная торговля, здравоохранение, финансы или открытые вопросы
- Симулировать диалоги: генерировать реалистичные многоходовые беседы с использованием передовых или кастомных моделей
- Автоматически оценивать: использовать стандартизированные пайплайны оценки Together Evals для оценки результатов по полезности, безопасности или фактической точности
Наконец-то появляются инструменты, которые позволяют тестировать AI-агентов не на выхолощенных академических примерах, а в условиях, максимально приближенных к реальности. Вместо того чтобы надеяться, что модель справится с саркастичным клиентом, теперь можно это проверить — и главное, количественно измерить. Это серьезный шаг от лабораторных условий к промышленному применению.
API для симуляций и оценок
Collinear Simulations API позволяет генерировать динамические беседы, используя концепции из механицистской интерпретируемости: разработчики определяют намерения пользователя, выбирают характеристики персонажа и модель AI-агента, получая сотни реалистичных многоходовых диалогов за считанные минуты.
Together Evaluations API предоставляет возможность бенчмаркинга языковых моделей с использованием подхода «LLM как судья»: определяется специфичная для задачи рубрика, выбирается сильная модель-судья, и запускаются оценки для получения агрегированных метрик и построчных обоснований.
Начало работы
Для запуска динамических оценок достаточно трех шагов:
- Зарегистрироваться в Collinear и Together AI для получения API-ключей
- Настроить параметры агента в конфигурации cookbook здесь
- Запустить cookbook и мониторить результаты на панели оценок Together
Разработчики, исследователи и корпоративные команды теперь могут замкнуть цикл между взаимодействием, оценкой и улучшением в рамках единой экосистемы. Выравнивание AI не заканчивается на хороших ответах — оно начинается с хороших реакций.
Сообщает Together.ai.