Use case
Voorkom AI-agent drift voordat je workflow eronder bezwijkt
Je zet een agent op dinsdag live en hij werkt perfect. Tegen donderdag zijn de outputs subtiel fout, maar hij geeft nog steeds 200s terug. De LLM-aanbieder heeft zijn model geüpdatet, een downstream API is veranderd, of je prompts zijn vervallen. Je agent drijft af, en je hebt geen alarmen.
Hoe de agent het draait
- 01
De agent verwerkt je productie traces en sessielogs voor observability.
- 02
Hij voert scenario-gebaseerde simulaties en unified evaluations uit tegenover een bekende baseline.
- 03
Hij detecteert model drift, prompt drift of data drift en activeert een alert.
Je krijgt een duidelijke alert wanneer het gedrag van je agent verschuift, zodat je het kunt herstellen voordat gebruikers het merken.
Wil je dit op jouw systemen?
Veelgestelde vragen
- Wat is AI-agent drift precies?
- Drift is wanneer het gedrag van je agent in de loop van de tijd verandert zonder dat je de code hebt aangepast. Het is geen crash, maar een stille verschuiving in de kwaliteit of logica van de output.
- Hoe detecteert de monitoring agent deze drift?
- Hij gebruikt session-level observability op live traffic en voert regelmatig scenario-simulaties uit om de huidige prestaties te vergelijken met een bekende, goede baseline.
- Werkt dit met tools als Arize of Phoenix?
- Ja. De agent is gebouwd om samen te werken met de observability platforms en evaluation frameworks die je al in productie gebruikt.