Also, KI-Agenten sind mittlerweile überall. Und wenn Sie darüber nachdenken, einen zu nutzen (oder es bereits tun), sind Sie wahrscheinlich schon auf die große, drängende Frage gestoßen: „Woher wissen wir eigentlich, ob das Ding funktioniert?“ Es ist einfach genug, einen Bot zum Laufen zu bringen, aber ihm zu vertrauen, dass er Kundenprobleme korrekt behandelt, sich an den Tonfall Ihrer Marke hält und nicht im Stillen Chaos anrichtet, ist eine ganz andere Hausnummer.
Genau dieses Problem versucht OpenAI mit einem Toolkit namens OpenAI Agent Evals zu lösen. Es wurde entwickelt, um Entwicklern beim Testen und Optimieren ihrer Agenten zu helfen. Aber was bedeutet das wirklich für Sie?
Lassen Sie uns den Fachjargon beiseitelassen. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen direkten, praktischen Einblick in OpenAI Agent Evals – was es ist, was es enthält, für wen es gedacht ist und wo seine Grenzen liegen. Dies richtet sich insbesondere an vielbeschäftigte Kundensupport- und IT-Teams, die einfach nur etwas brauchen, das die Arbeit erledigt, ohne ein sechsmonatiges Engineering-Projekt zu erfordern.
Was sind OpenAI Agent Evals?
Einfach ausgedrückt ist OpenAI Agent Evals ein spezieller Satz von Werkzeugen für Entwickler. Es ist Teil der umfassenderen Entwicklerplattform von OpenAI, AgentKit, und sein ganzer Zweck besteht darin, Ihnen zu helfen, das Verhalten eines selbst erstellten KI-Agenten zu testen und zu überprüfen.
Stellen Sie es sich weniger wie ein ausgefeiltes Leistungs-Dashboard vor, sondern eher wie eine Kiste Hightech-LEGOs für QA-Tests. Es liefert Ihnen keinen KI-Agenten. Es liefert Ihnen die grundlegenden Bausteine, um Ihr eigenes Testsystem für einen Agenten zu erstellen, den Sie von Grund auf mit den APIs von OpenAI programmiert haben.
Das Hauptziel hier ist, Entwicklern zu ermöglichen, Code zu schreiben, um zu überprüfen, ob ihre Agenten Anweisungen befolgen, die richtigen Werkzeuge verwenden und bestimmte Qualitätsmaßstäbe erreichen. Es ist ein leistungsstarkes Setup, wenn Sie etwas wirklich Einzigartiges bauen, aber es ist eine „Bring-deinen-eigenen-Agenten-mit“-Party. Sie müssen den Agenten bauen und dann auch das gesamte System, um ihn zu testen.
Die Kernkomponenten des OpenAI Agent Evals Frameworks
Das Framework ist nicht eine einzelne Sache, auf die man klicken kann. Es ist eine Sammlung von Werkzeugen für Entwickler, die zusammenarbeiten, um einen Testzyklus zu erstellen. Sobald man sieht, wie die Teile zusammenpassen, wird ziemlich klar, warum dies ein Werkzeug für Ingenieure und nicht für den durchschnittlichen Support-Manager ist.
Erstellen von Testfällen mit Datensätzen in OpenAI Agent Evals
Alles beginnt mit guten Testdaten. In der Welt von OpenAI bedeutet dies, einen „Datensatz“ zu erstellen. Dies sind in der Regel JSONL-Dateien, was nur eine schicke Art ist zu sagen, dass es sich um eine Textdatei handelt, in der jede Zeile ein eigenständiger Testfall in einem bestimmten Codeformat ist. Jede Zeile könnte eine Eingabe enthalten, wie eine Kunden-E-Mail, und eine „Ground Truth“, also das erwartete korrekte Ergebnis, wie das richtige Ticket-Tag oder die perfekte Antwort.
Der Haken an der Sache: Das Erstellen, Formatieren und Aktualisieren dieser Datensätze ist eine vollständig manuelle und technische Aufgabe. Sie können nicht einfach eine Tabelle hochladen. Ein Ingenieur muss sich hinsetzen und diese Dateien sorgfältig erstellen und sicherstellen, dass sie alle Szenarien abdecken, denen Ihr Agent wahrscheinlich begegnen wird. Wenn Ihre Testdaten schlecht sind, sind Ihre Tests nutzlos. Es erfordert eine Menge Planung und Programmierung, nur um an die Startlinie zu gelangen.
Das ist eine Welt entfernt von einer Plattform wie eesel AI, die sich mit Ihrem Helpdesk verbindet und automatisch auf Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets trainiert wird. Sie lernt Ihren Tonfall, versteht häufige Probleme und sieht, wie erfolgreiche Lösungen aussehen – alles, ohne dass Sie einen einzigen Testfall manuell erstellen müssen.
Die Plattform von eesel AI automatisiert das Training durch die Verbindung mit verschiedenen Geschäftsanwendungen und macht die manuelle Erstellung von Datensätzen, wie sie bei OpenAI Agent Evals erforderlich ist, überflüssig.Ausführen programmatischer Evals und Trace Grading mit OpenAI Agent Evals
Sobald Sie einen Datensatz haben, können Sie mit der Evals-API Tests durchführen. Ein wirklich cooles Feature hier ist das „Trace Grading“. Es sagt Ihnen nicht nur, ob der Agent die endgültige Antwort richtig oder falsch hatte; es zeigt Ihnen den schrittweisen Denkprozess des Agenten. Sie können genau sehen, welche Werkzeuge er in welcher Reihenfolge verwendet hat und welche Informationen er zwischen den Schritten weitergegeben hat. Es ist, als würde man einen vollständigen Diagnosebericht für jeden einzelnen Testlauf erhalten.
Aber auch hier geschieht alles im Code. Sie müssen Skripte schreiben, um die Tests zu starten, API-Aufrufe zu machen und dann die komplexen JSON-Dateien zu analysieren, die zurückkommen, um herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Es ist eine unglaublich leistungsstarke Methode zum Debuggen, aber es ist ein Arbeitsablauf, der für jemanden konzipiert ist, der in einem Code-Editor lebt, nicht für einen Teamleiter, der nur sehen muss, ob sein Bot einsatzbereit ist.
Vergleichen Sie das mit dem Simulationsmodus in eesel AI. Anstatt Code zu schreiben, können Sie Ihren KI-Agenten in einer sicheren Sandbox-Umgebung gegen Tausende Ihrer echten historischen Tickets testen. Mit wenigen Klicks können Sie genau sehen, wie er geantwortet hätte, seine Logik in einfachem Deutsch überprüfen und eine klare Prognose seiner Leistung erhalten. Kein Programmierstudium erforderlich.
Der Simulationsmodus in eesel AI bietet eine klare, benutzerfreundliche Prognose der Agentenleistung, im Gegensatz zum codebasierten Trace Grading in OpenAI Agent Evals.Nutzung der automatisierten Prompt-Optimierung in OpenAI Agent Evals
Das Evals-Toolkit enthält auch eine Funktion zur automatisierten Prompt-Optimierung. Nach einem Testlauf kann das System die Fehler analysieren und Änderungen an Ihren Prompts (den Kernanweisungen, die Sie dem Agenten geben) vorschlagen, um seine Leistung zu verbessern. Es ist eine clevere Methode, um Ihnen bei der Feinabstimmung der internen Logik des Agenten zu helfen, indem verschiedene Formulierungen Ihrer Anweisungen ausprobiert werden.
Obwohl das hilfreich klingt, ist es nur ein Teil eines sehr technischen, sich ständig wiederholenden Entwicklungszyklus. Ihr Ingenieur führt die Evaluierung durch, wühlt sich durch die Ergebnisse, erhält einen Prompt-Vorschlag, schreibt neuen Code, um ihn zu implementieren, und führt dann das Ganze von vorne durch. Es ist ein kontinuierlicher Kreislauf, der ständige Aufmerksamkeit von Ihrem Entwicklungsteam erfordert.
Mit eesel AI ist die Anpassung des Verhaltens Ihrer KI so einfach wie das Tippen in ein Textfeld. Sie können ihre Persönlichkeit anpassen, definieren, wann sie ein Ticket eskalieren soll, oder ihr sagen, wie sie mit bestimmten Situationen umgehen soll – alles in einfacher Sprache. Anschließend können Sie sofort eine neue Simulation durchführen, um die Auswirkungen Ihrer Änderungen zu sehen. Das macht die Feinabstimmung Ihres Agenten schnell, einfach und für jeden im Team zugänglich.
eesel AI ermöglicht eine einfache Anpassung des Agentenverhaltens über eine simple Benutzeroberfläche, im Gegensatz zum technischen, code-lastigen Prompt-Optimierungszyklus in OpenAI Agent Evals.Wer sollte OpenAI Agent Evals verwenden (und wer nicht)?
Dieses Toolkit ist wirklich leistungsstark, aber es ist für eine sehr spezifische Zielgruppe entwickelt worden. Für die meisten Support- und IT-Teams ist die Verwendung von OpenAI Agent Evals so, als würde man ihnen einen Automotor und eine Werkzeugkiste in die Hand drücken, wenn sie eigentlich nur zum Laden fahren wollten.
Der ideale OpenAI Agent Evals-Nutzer: KI-Entwickler, die von Grund auf neu bauen
Diejenigen, die OpenAI Agent Evals lieben werden, sind Teams von KI-Ingenieuren und Entwicklern, die komplexe, einzigartige Agentensysteme von Grund auf neu erstellen.
Wir sprechen von Teams, die versuchen, komplexe KI-Verhaltensweisen aus akademischen Forschungsarbeiten nachzubilden, oder solche, die völlig neue Arbeitsabläufe schaffen, die in kein bestehendes Produkt passen. Diese Benutzer benötigen absolute, granulare Kontrolle über jedes noch so kleine Detail der Logik ihres Agenten, und sie verbringen gerne ihre Tage damit, Code zu schreiben und zu debuggen.
Die Herausforderung von OpenAI Agent Evals für Kundensupport- und ITSM-Teams
Die tägliche Realität für einen Support- oder IT-Manager könnte nicht unterschiedlicher sein. Ihre Ziele sind praktisch und unmittelbar: die Anzahl der sich wiederholenden Tickets reduzieren, Ihrem Team helfen, schneller zu arbeiten, und Kunden zufriedenstellen. Sie haben wahrscheinlich nicht die Zeit, das Budget oder ein engagiertes Team von KI-Ingenieuren, um Monate damit zu verbringen, eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln.
OpenAI Agent Evals gibt Ihnen die Motorteile, aber Sie sind immer noch dafür verantwortlich, das Auto, das Armaturenbrett, die Sitze und das Lenkrad zu bauen. Sie müssen den Agenten erstellen, die Integrationen mit Ihrem Helpdesk aufbauen, eine benutzerfreundliche Berichtsoberfläche entwerfen und dann das Evals-Framework verwenden, um alles zu testen.
Genau dieses Problem sollen Plattformen wie eesel AI lösen. Es ist eine End-to-End-Lösung, die Sie in wenigen Minuten startklar macht. Sie erhalten einen leistungsstarken KI-Agenten direkt einsatzbereit, nahtlose Ein-Klick-Integrationen mit Tools wie Zendesk, Freshdesk und Slack sowie Evaluierungswerkzeuge, die tatsächlich für Support-Manager und nicht für Programmierer konzipiert sind.
| Feature | Eigenbau mit OpenAI Agent Evals | Sofort einsatzbereit mit eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Wochen, eher Monate | Unter 5 Minuten |
| Technische Fähigkeiten | Sie benötigen ein Team von Entwicklern | Jeder kann es tun, kein Code erforderlich |
| Kernaufgabe | Einen KI-Agenten von Grund auf neu erstellen | Einen leistungsstarken, vorgefertigten Agenten konfigurieren |
| Evaluierung | Code schreiben, um programmatische Tests durchzuführen | Ein-Klick-Simulationen & klare Dashboards |
| Integrationen | Müssen individuell erstellt und gewartet werden | Über 100 Ein-Klick-Integrationen sofort verfügbar |
Die Preisgestaltung von OpenAI Agent Evals verstehen
Einer der kniffligsten Teile des Do-it-yourself-Ansatzes ist die unvorhersehbare Preisgestaltung. Während das „Evals“-Feature selbst keinen separaten Posten auf Ihrer Rechnung hat, bezahlen Sie für die gesamte zugrundeliegende API-Nutzung, die zum Ausführen Ihrer Tests erforderlich ist. Und diese Kosten können sich schnell unbemerkt summieren.
Gemäß OpenAIs API-Preisgestaltung setzt sich Ihre Rechnung aus einigen variablen Teilen zusammen:
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Modell-Token-Nutzung: Dies ist der größte Posten. Sie bezahlen für jeden einzelnen „Token“ (stellen Sie sie sich als Wortteile vor), der während eines Testlaufs in das Modell hineingeht und wieder herauskommt. Wenn Sie Tausende von Tests mit einem großen Datensatz und einem leistungsstarken Modell wie GPT-4o durchführen, wird das teuer. Zum Vergleich: Das Standardmodell GPT-4o kostet 5,00 $ pro Million Eingabe-Token und satte 15,00 $ pro Million Ausgabe-Token.
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Kosten für die Tool-Nutzung: Wenn Sie Ihren Agenten so gebaut haben, dass er die integrierten Tools von OpenAI wie „Dateisuche“ oder „Websuche“ verwendet, fallen dafür separate Gebühren an. Eine Websuche könnte beispielsweise zusätzliche 10,00 $ für jede 1.000-fache Nutzung durch Ihren Agenten während des Testens kosten.
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Anstehende AgentKit-Gebühren: OpenAI hat erwähnt, dass es Ende 2025 beginnen wird, für andere AgentKit-Komponenten, wie z. B. Dateispeicher, Gebühren zu erheben. Dies fügt eine weitere Ebene der Kostenkomplexität hinzu, die budgetiert werden muss.
Dieses nutzungsbasierte Modell macht die Finanzplanung zu einem Albtraum. Ein einziger Monat intensiver Tests und Verfeinerungen könnte zu einer überraschend hohen Rechnung führen. Sie werden im Grunde dafür bestraft, gründlich zu sein.
Dies ist ein Hauptgrund, warum so viele Teams die klaren, vorhersehbaren Kosten der Preisgestaltung von eesel AI bevorzugen. Unsere Pläne basieren auf einer festen Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat. Sie erhalten alles – unbegrenzte Simulationen, Berichte, alle Integrationen – in einer Pauschalgebühr enthalten. Es gibt keine versteckten Gebühren pro Lösung oder beängstigende Token-Kosten. Was Sie sehen, ist das, was Sie bezahlen.
eesel AI bietet klare, vorhersehbare Preispläne und vermeidet die komplexen, nutzungsbasierten Kosten, die mit dem OpenAI Agent Evals Toolkit verbunden sind.Ist OpenAI Agent Evals das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe?
Sehen Sie, OpenAI Agent Evals ist ein fantastisches und flexibles Toolkit für hochtechnische Teams, die das nächste große Ding in der KI bauen. Es bietet die Art von tiefer, code-basierter Kontrolle, die man braucht, wenn man die absoluten Grenzen dessen auslotet, was künstliche Intelligenz leisten kann.
Aber diese Kontrolle hat einen hohen Preis in Form von Komplexität, Zeit und einer Menge an Ingenieursstunden. Für die meisten Unternehmen, insbesondere im Kundensupport und in der IT, geht es nicht darum, ein wissenschaftliches Experiment durchzuführen. Es geht darum, echte Geschäftsprobleme schnell und zuverlässig zu lösen.
Genau hier ist eine praktische All-in-One-Lösung einfach der klügere Weg. eesel AI übernimmt die gesamte Low-Level-Komplexität beim Erstellen, Verbinden und Testen eines KI-Agenten für Sie. Es bietet Ihnen eine auf Unternehmen ausgerichtete Plattform mit unkomplizierten Werkzeugen wie dem Simulationsmodus und klaren Berichten, sodass Sie einen vertrauenswürdigen KI-Agenten in Minuten statt in Monaten einsetzen können.
Bereit zu sehen, wie einfach und sicher es sein kann, einen KI-Support-Agenten zu starten? Melden Sie sich kostenlos bei eesel AI an und führen Sie eine Simulation mit Ihren vergangenen Tickets durch. Sie können noch heute Ihre potenzielle Lösungsrate und Kosteneinsparungen sehen.
Häufig gestellte Fragen
OpenAI Agent Evals sind ein spezielles Toolkit, das für Entwickler entwickelt wurde, um das Verhalten von selbst erstellten KI-Agenten zu testen und zu überprüfen. Ihr Zweck ist es, die grundlegenden Werkzeuge bereitzustellen, die notwendig sind, um ein Testsystem zu schaffen, das sicherstellt, dass ein Agent konsistent Anweisungen befolgt und spezifische Qualitätsstandards erfüllt.
Die idealen Nutzer für OpenAI Agent Evals sind KI-Ingenieure und Entwicklungsteams, die komplexe, einzigartige Agentensysteme von Grund auf neu erstellen. Diese Nutzer benötigen typischerweise eine tiefe, granulare Kontrolle über die Logik ihres Agenten und sind versiert im Programmieren und Debuggen.
Die Erstellung von Testfällen mit OpenAI Agent Evals ist ein hochtechnischer und manueller Prozess. Er erfordert, dass Ingenieure sorgfältig „Datensätze“ mit JSONL-Dateien erstellen, wobei jeder Testfall mit einer Eingabe und dem erwarteten „Ground Truth“-Ergebnis angelegt wird.
Im Allgemeinen nicht. Für die meisten Kundensupport- und ITSM-Teams stellt die Verwendung von OpenAI Agent Evals eine erhebliche Herausforderung dar, da sie für Ingenieure konzipiert sind. Ein dediziertes Entwicklungsteam wird benötigt, um den Agenten, die Integrationen und die gesamte Testinfrastruktur aufzubauen.
Bei der Verwendung von OpenAI Agent Evals sind die primären Kostentreiber die zugrundeliegende API-Nutzung, insbesondere die Modell-Token-Nutzung (sowohl für Eingabe als auch für Ausgabe), sowie die Kosten für die Tool-Nutzung. Intensive Tests mit fortgeschrittenen Modellen können aufgrund dieser nutzungsbasierten Preisgestaltung schnell unvorhersehbare Kosten verursachen.
OpenAI Agent Evals bieten „Trace Grading“, eine leistungsstarke Debugging-Funktion, die über einfache bestanden/nicht bestanden-Ergebnisse hinausgeht. Es liefert einen schrittweisen Diagnosebericht über den Denkprozess des Agenten und zeigt, welche Werkzeuge in welcher Reihenfolge verwendet und welche Informationen ausgetauscht wurden.
OpenAI Agent Evals beinhalten eine automatisierte Prompt-Optimierung, die Testfehler analysiert und Änderungen an den Kernanweisungen oder „Prompts“ des Agenten vorschlägt. Diese Funktion hilft Entwicklern, die interne Logik des Agenten für eine verbesserte Leistung in nachfolgenden Durchläufen zu verfeinern.
