Evalúa la calidad de agentes IA con LLM-as-Judge y análisis de trayectorias. Detecta fallos silenciosos, tokens desperdiciados y alucinaciones antes de producción. Tutorial en Python con código.
Tu agente IA acaba de devolver "BA117 a las 7PM ($450)" - respuesta correcta, calificación 5 estrellas. Lo que no viste: hizo 3 llamadas API innecesarias y alucinó una verificación de precio. Las métricas tradicionales de pasa/falla calificaron esto como "perfecto".
Este es el problema de los fallos silenciosos. Los agentes IA devuelven respuestas plausibles mientras realizan llamadas API innecesarias, alucina hechos, o siguen caminos de razonamiento inseguros. Las métricas binarias no detectan nada de esto.
Este artículo cubre las dos técnicas fundamentales de evaluación que todo agente necesita: LLM-as-Judge para calidad de salida y Evaluación de Trayectorias (el camino paso a paso que toma un agente) para calidad de proceso. Estas forman la base para detectar alucinaciones, evaluar el uso de herramientas, alineación de seguridad y optimización de costos - temas cubiertos en posts posteriores de esta serie.
¿Por qué Strands Agents? Usamos Strands para los ejemplos de código porque proporciona captura automática de trayectorias mediante hooks y un SDK de evaluación dedicado (strands-agents-evals), facilitando demostrar estos patrones. Las técnicas de evaluación mostradas aquí aplican a cualquier framework de agentes - LangGraph, AutoGen, o implementaciones personalizadas.
