LangChain流「AIエージェント評価」5つの鉄則

米LangChainは12月3日、自律型AI「Deep Agents」の開発を通じて得られた評価手法の知見を公開しました。従来の単発的なLLM評価とは異なり、長期的なタスクを遂行するエージェントには、状態や行動履歴を含めた多層的な検証が不可欠であると結論付けています。

従来の画一的な評価に対し、Deep Agentsにはデータポイントごとに個別のテストロジックが必要です。「特定のファイルを正しく更新したか」といった具体的な成功基準を設け、エージェントの行動（Trajectory）と内部状態の変化をコードベースで精密に検証します。

検証コストを下げるため、一連の動作を完了させる前に「次の1手」だけを確認するシングルステップ評価が有効です。これにより、特定の状況下で正しいツールを選択したかをユニットテストのように高速に確認でき、問題の早期発見とデバッグが可能になります。

実運用に近い評価には、対話の分岐を考慮したマルチターン評価や、テスト毎に環境を初期化するサンドボックスが重要です。外部API通信をモック化して再現性を担保するなど、エンジニアは堅牢な評価基盤（Evals）の構築に注力すべきです。