#evaluation

What jumps out to me here is that this is less about hallucinations than about accountability. That sounds subtle, but in an MCP setup it’s the whole ballgame. If an agent says something correct but points to the wrong tool or record, a source-blind checker can happily green-light it. That feels like a real failure mode, not an academic nitpick. I think the paper’s strongest idea is also the most boring one: keep the source IDs attached all the way through the pipeline. Boring in the good sense.

What jumped out at me is how carefully this post tries to sound more serious than the usual “new open-source AI tool” write-up, while still leaning on a bit of marketing fluff. The useful part is real: if Bloom actually lets you generate reproducible behavioral tests from a seed, that’s a better story than hand-wavy prompt bingo. But I’d still want to see how much of this survives contact with a messy production system. The biggest thing I’d push back on is the implied comfort people may take fr

AIエージェントの失敗原因は、モデルそのものより評価の弱さにあることが多い 本番で使うなら、Retrieval / Generation / Agent / Production の4カテゴリで見るのが重要 単純なAccuracyだけでは足りず、hallucination rate や faithfulness を測らないと危ない 手動チェックは少量なら有効だが、大量運用ではすぐ限界が来る この記事のフレームワークは、「出してから直す」ではなく「出す前に壊れ方を見つける」発想が強い Towards Data Scienceの記事は、本番運用するAIエージェントには専用の評価基盤（evaluation harness）が必要だ、というかなり実務寄りの話です。 ここでいうAIエージェントは、ただ文章を返すチャットボットではありません。 RAG（検索してから回答する仕組み）を使ったり、外部ツールを呼んだり、複数ステップでタスクを進めたりする、いわば“仕事をするAI”です。 この手のシステム、デモではそれっぽく動くのに、本番に入れ