Grafana Labs Terapkan Metode Rekayasa Keandalan untuk Ukur Kinerja Agen AI
4 November 2026 · Baca 2 menit
Juga diterbitkan dalam Português (Brasil), 한국어, 日本語
Grafana Labs memperkenalkan pendekatan rekayasa keandalan untuk mengukur apakah kinerja agen AI sudah baik. Perusahaan ini menggunakan evaluasi, target tingkat layanan, dan anggaran kesalahan untuk mengubah perilaku seperti halusinasi, penyelesaian tugas, toksisitas, dan biaya menjadi target yang dapat diukur serta dipantau secara berkelanjutan.
Metode ini mengatasi keterbatasan metrik tradisional yang hanya menunjukkan kecepatan respons, ketiadaan kesalahan teknis, dan konsumsi token, namun tidak menjelaskan apakah jawaban benar, berdasarkan informasi yang ada, atau berguna bagi pengguna. Grafana mengevaluasi perilaku itu sendiri dan mengubah hasilnya menjadi indikator tingkat layanan yang dapat diukur terhadap target tingkat layanan.
Proses evaluasi memeriksa interaksi agen untuk menentukan apakah standar perilaku tertentu terpenuhi, seperti apakah respons berdasarkan konteks, apakah permintaan pengguna selesai, apakah terdapat konten toksik, apakah informasi pribadi bocor, atau apakah terjadi injeksi perintah. Evaluasi ini dapat menggunakan model bahasa besar lain sebagai juri atau pemeriksaan deterministik seperti ekspresi reguler jika model bahasa besar tidak diperlukan.
Grafana menekankan bahwa kualitas bersifat multidimensi, sehingga metrik independen digunakan daripada satu skor kualitas tunggal. Sebagai contoh, target tingkat layanan dapat ditetapkan agar 95 persen percakapan dalam 30 hari dianggap telah menyelesaikan permintaan pengguna, sementara 5 persen sisanya menjadi anggaran kesalahan yang dapat ditoleransi.
Model keputusan ini memungkinkan tim untuk menyesuaikan perintah, model, atau perilaku agen saat anggaran kesalahan masih tersedia, dan beralih fokus pada peningkatan kualitas saat anggaran tersebut habis. Pendekatan ini membantu mendeteksi penurunan kualitas yang terjadi secara perlahan akibat perubahan model, modifikasi perintah, perubahan metode pengambilan informasi, atau pergeseran perilaku pengguna.
Grafana menyarankan pembangunan garis dasar melalui evaluasi sebelum merekomendasikan nilai target yang tepat. Namun, efektivitas target tingkat layanan bergantung pada pengukuran dasar, sehingga organisasi tetap membutuhkan kumpulan data evaluasi yang representatif, definisi perilaku yang jelas, pemeriksaan deterministik, tinjauan manual untuk kasus ambigu, dan validasi berkelanjutan terhadap evaluator.
Upaya ini merupakan bagian dari tren industri yang lebih luas. Anthropic menetapkan praktik evaluasi formal dengan tugas yang jelas dan beberapa penilai untuk mengukur konsistensi hasil. Sementara itu, OpenTelemetry sedang menyusun konvensi semantik standar untuk telemetri agen agar pelacakan, metrik, dan log memberikan dasar yang konsisten untuk evaluasi perilaku lintas kerangka kerja dan vendor.