IntellAgent: Een Multi-Agent Framework voor het Evalueren van Conversational AI Systemen

IntellAgent: A Multi-Agent Framework for Evaluating Conversational AI Systems

January 19, 2025

Auteurs: Elad Levi, Ilan Kadar

cs.AI

Samenvatting

Grote Taalmodellen (LLM's) transformeren kunstmatige intelligentie en evolueren naar taakgerichte systemen die in staat zijn tot autonome planning en uitvoering. Een van de belangrijkste toepassingen van LLM's is conversatie AI-systemen, die zich moeten begeven in meerdelige dialogen, domeinspecifieke API's moeten integreren en zich moeten houden aan strikte beleidsbeperkingen. Het evalueren van deze agenten blijft echter een grote uitdaging, aangezien traditionele methoden niet in staat zijn om de complexiteit en variabiliteit van interacties in de echte wereld vast te leggen. We introduceren IntellAgent, een schaalbaar, open-source multi-agent framework dat is ontworpen om conversatie AI-systemen grondig te evalueren. IntellAgent automatiseert de creatie van diverse, synthetische benchmarks door beleidsgestuurde grafische modellering, realistische gebeurtenisgeneratie en interactieve gebruikers-agent simulaties te combineren. Deze innovatieve aanpak biedt gedetailleerde diagnostiek, waarbij de beperkingen van statische en handmatig samengestelde benchmarks met grofkorrelige metrieken worden aangepakt. IntellAgent vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in de evaluatie van conversatie AI. Door realistische, multipolitie scenario's te simuleren over verschillende niveaus van complexiteit, legt IntellAgent de genuanceerde wisselwerking tussen agentcapaciteiten en beleidsbeperkingen vast. In tegenstelling tot traditionele methoden maakt het gebruik van een op grafieken gebaseerd beleidsmodel om relaties, waarschijnlijkheden en complexiteiten van beleidsinteracties voor te stellen, waardoor zeer gedetailleerde diagnostiek mogelijk is. IntellAgent identificeert ook kritieke prestatieverschillen en biedt bruikbare inzichten voor gerichte optimalisatie. Het modulaire, open-source ontwerp ondersteunt naadloze integratie van nieuwe domeinen, beleidsregels en API's, wat reproduceerbaarheid en samenwerking in de gemeenschap bevordert. Onze bevindingen tonen aan dat IntellAgent een effectief kader vormt voor het bevorderen van conversatie AI door uitdagingen in het overbruggen van onderzoek en implementatie aan te pakken. Het framework is beschikbaar op https://github.com/plurai-ai/intellagent.

English

Large Language Models (LLMs) are transforming artificial intelligence, evolving into task-oriented systems capable of autonomous planning and execution. One of the primary applications of LLMs is conversational AI systems, which must navigate multi-turn dialogues, integrate domain-specific APIs, and adhere to strict policy constraints. However, evaluating these agents remains a significant challenge, as traditional methods fail to capture the complexity and variability of real-world interactions. We introduce IntellAgent, a scalable, open-source multi-agent framework designed to evaluate conversational AI systems comprehensively. IntellAgent automates the creation of diverse, synthetic benchmarks by combining policy-driven graph modeling, realistic event generation, and interactive user-agent simulations. This innovative approach provides fine-grained diagnostics, addressing the limitations of static and manually curated benchmarks with coarse-grained metrics. IntellAgent represents a paradigm shift in evaluating conversational AI. By simulating realistic, multi-policy scenarios across varying levels of complexity, IntellAgent captures the nuanced interplay of agent capabilities and policy constraints. Unlike traditional methods, it employs a graph-based policy model to represent relationships, likelihoods, and complexities of policy interactions, enabling highly detailed diagnostics. IntellAgent also identifies critical performance gaps, offering actionable insights for targeted optimization. Its modular, open-source design supports seamless integration of new domains, policies, and APIs, fostering reproducibility and community collaboration. Our findings demonstrate that IntellAgent serves as an effective framework for advancing conversational AI by addressing challenges in bridging research and deployment. The framework is available at https://github.com/plurai-ai/intellagent