Agentic AI

Agent-Evaluation

Agent-Evaluation umfasst die systematische Bewertung von KI-Agenten hinsichtlich Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Kosten und Geschäftswirkung. Sie geht über einfache Modell-Benchmarks hinaus und misst die End-to-End-Performance des Agenten im realen Geschäftskontext — einschließlich Tool-Nutzung, Planungsqualität und Entscheidungskorrektheit.

Warum ist das relevant?

Ohne systematische Evaluation fahren Unternehmen blind: Sie wissen nicht, ob ihr KI-Agent tatsächlich bessere Ergebnisse liefert als der manuelle Prozess. Agent-Evaluation quantifiziert den Mehrwert in Geschäftskennzahlen — Zeitersparnis, Fehlerquote, Kosten pro Vorgang — und liefert die Grundlage für fundierte Investitionsentscheidungen.

So setzt IJONIS das ein

Wir etablieren dreistufige Evaluations-Pipelines: (1) automatische Unit-Tests für einzelne Tool-Aufrufe, (2) Szenario-Tests mit LangSmith für End-to-End-Workflows, (3) A/B-Tests im Produktivbetrieb mit echten Geschäftskennzahlen. Dashboards zeigen Performance-Trends in Echtzeit und alarmieren bei Qualitätseinbrüchen.

Häufige Fragen

Welche Metriken sollte ich für die Agent-Evaluation verwenden?

Kombinieren Sie technische und geschäftliche Metriken: Task-Completion-Rate, Genauigkeit (vs. menschliche Baseline), durchschnittliche Bearbeitungszeit, Token-Kosten pro Vorgang, Eskalationsquote und Nutzerzufriedenheit. Die konkreten Kennzahlen hängen von Ihrem Anwendungsfall ab.

Wie oft sollte ich meinen KI-Agenten evaluieren?

Kontinuierlich. Automatische Tests laufen bei jedem Deployment, Szenario-Tests wöchentlich und umfassende Business-Reviews monatlich. Modell-Updates der LLM-Anbieter können die Performance unangekündigt verändern — deshalb ist laufendes Monitoring unverzichtbar.

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