本稿では、EVAL Engine（Evaluation Validation Architecture）を紹介します。これは、AIエージェントの評価のための分散型フレームワークであり、検証可能なリアルタイム評価と継続的な学習機能を通じて、特に暗号ネイティブエージェントに焦点を当てています。
当システムはChromiaのガス不要のリレーショナルブロックチェーンアーキテクチャを活用し、AIエージェントのパフォーマンスを透明かつ不変、費用対効果の高い方法で評価できるようにします。システムは、複数のLLM-as-a-judge[1]とソーシャルエンゲージメント指標を組み込み、フィードバックループと報酬システムを通じて継続的な強化学習を実現します。
EVAL Engineは、エンゲージメント駆動のフィードバックループを通じて進化するパフォーマンス基準に適応しながら、効率的で安全な評価を達成できることを実証します。
また、API開発、データ準備、モデル開発、モデル展開を含むEVAL Engineの包括的なロードマップも提示します。
