На прошедшей конференции VB Transform 2026 ведущие эксперты из LangChain, Conviva и CoreWeave подняли важную проблему в развитии искусственного интеллекта. Они заявили, что отдельные диалоги с ИИ-агентом могут выглядеть безупречно, но это не означает, что продукт работает корректно в целом.
Такой разрыв между идеальной оценкой одного взаимодействия и реальным состоянием продукта заставляет компании пересматривать методы оценки ИИ-агентов. Бизнес отходит от анализа отдельных «трасс» диалогов, переходя к сравнению групп пользователей и их опыта с неким базовым уровнем.
Харрисон Чейз из LangChain, а также представители Conviva и CoreWeave, подчеркнули, что важно смотреть на общую картину и поведение ИИ в реальных условиях. Слишком «гладкие» показатели при индивидуальном тестировании могут ввести в заблуждение, скрывая фундаментальные недочеты в работе сложных систем.
Этот сдвиг в методологии оценки критически важен. Он поможет создавать более надежные и функциональные ИИ-продукты, а не только те, которые хорошо проходят выборочные тесты. Индустрия ИИ сейчас активно ищет новые, более комплексные подходы к проверке своих разработок.
