Tool calling без сюрпризов: как построить контрактные тесты для LLM-агента
Ошибки в tool calling часто возникают не в бизнес-логике, а на границе между моделью и вашим API. Показываем, как зафиксировать...
Тема COMRAD404
evaluation
6 материаловTool calling в LLM без иллюзий: как построить воспроизводимый тестовый контур
Практическая методика проверки tool calling в LLM: как разделить ошибки выбора инструмента и аргументов, собрать эталонный набор, измерить задержку и...
IFEval: как объективно проверить, что AI-агент выполняет ваши инструкции
Разбираемся, как работает бенчмарк IFEval от Google Research, и показываем, как с его помощью протестировать, насколько точно AI-агент следует заданным...
Как оценивать качество tool calling в LLM: метрики, сценарии и CI-проверки
Tool calling — ключевой механизм для AI-агентов, но без системной оценки он остаётся источником ошибок. Разбираем метрики, тестовые сценарии и...
Контрактные тесты для tool calling: как ловить ошибки агентов до релиза
Контрактное тестирование проверяет три критичных слоя tool calling: выбор функции, аргументы и порядок вызовов. Разбираем набор сценариев, пороги для CI...
OpenAI представила методику оценки вклада ИИ в биологические исследования: тест на ускорение wet-lab
OpenAI опубликовала фреймворк для измерения того, насколько ИИ способен ускорять реальные лабораторные исследования. В тесте GPT-5 оптимизировала протокол молекулярного клонирования....