PRACTICE / AGENT LAB
Детерминированные quality gates для AI-агента в CI: Детерминированные quality gates для AI-агента в CI
Этот практический материал описывает llm-судьи работают медленно и нестабильно, а структурные регрессии агента требуют воспроизводимых и понятных проверок. и задаёт воспроизводимый тест по теме «Детерминированные quality gates для AI-агента в CI» без неподтверждённых обещаний результата.
Граница теста
Проверяем только сценарий: llm-судьи работают медленно и нестабильно, а структурные регрессии агента требуют воспроизводимых и понятных проверок.. Материал не утверждает готовность контура к production.
Минимальный сценарий
Зафиксируйте входные данные, настройки модели и критерий приёмки. Ожидаемый результат: TypeScript-модуль, который проверяет нормализованные трассы агента, формирует отчёт и завершает CI с ошибкой при нарушении контрактов.. Каждому прогону присвойте стабильный идентификатор.
Проверка
Повторите тест на одинаковом наборе, сохраните измерения и сравните их с критерием. Не подменяйте измеренные данные выводом модели.
Ограничения
Это воспроизводимый учебный сценарий, а не сертификация безопасности и не гарантия поведения в production.
Связанные измерения
Материал использует измеренные запросы: . Он не обещает поискового результата.