Agent Factory Recap: A Deep Dive into Agent Evaluation, Practical Tooling, and Multi-Agent Systems | Google Cloud Blog

How do you know if your agent’s actually working? That question stuck with me after listening to the Agent Factory episode, and I kept thinking, wow, this is nothing like normal testing. With agents we’re not just checking a final answer, we’re evaluating behavior, autonomy, tool use, and how they handle the unexpected. It’s more like a performance review than a unit test.

Here’s the simple, practical takeaway. You need a full-stack evaluation approach that looks across four layers of behavior, and you should use three complementary measurement methods:
– Ground truth checks, fast and reliable for objective things like JSON or schema.
– LLM-as-a-judge, great for scaling subjective scoring, but watch for bias.
– Human-in-the-loop, the gold standard for nuance, though slower and costlier.

Mix them. Start with humans to build a small “golden” dataset, then calibrate an LLM judge to match human scores. That gives you human-grade judgments at scale, which I’ve seen work in practice when debugging agents.

If you want hands-on, try the ADK inner loop. I walked through the five steps in a recent demo: define a golden path, run the eval, inspect the trace to find the wrong tool choice, fix the instruction, and validate the fix. Quick, iterative, satisfying. But ADK doesn’t scale, so when you need wide, production-grade evaluation and dashboards, move to Vertex AI for the outer loop.

No dataset? No problem. Use synthetic data: generate tasks, have an expert produce perfect solutions, create imperfect attempts, and score them automatically. Finally, organize testing into tiers, starting with unit tests for each tool, then integration and behavioral tests.

Agents are messy, sometimes surprising, and kind of brilliant when they work. With the right evaluation loop, you’ll catch the surprises early, iterate faster, and ship with more confidence. Read the full recap here: Agent Factory Recap on Google Cloud Blog

Wie prüfst du, ob dein Agent wirklich funktioniert? Nach dem Agent Factory Podcast dachte ich: das ist kein normales Testing. Agent-Evaluation ist eher eine Leistungsbeurteilung, wir schauen nicht nur aufs Ergebnis, sondern auf Verhalten, Autonomie und Tool-Nutzung.

Kurz und praktisch, was du brauchst: einen Full-Stack-Ansatz, der vier Verhaltensschichten abdeckt, und drei Messmethoden kombiniert:
– Ground Truth Checks für objektive Prüfungen (z. B. gültiges JSON).
– LLM-as-a-Judge für skalierbare, subjektive Bewertungen, mit Vorsicht wegen Bias.
– Human-in-the-Loop für feine Urteile, teuer aber präzise.

Mein Tipp aus Erfahrung, setz alles zusammen. Erst Menschen, um eine kleine „golden“ Testmenge zu erstellen, dann ein LLM darauf kalibrieren. So erreichst du menschähnliche Qualität in größerem Maßstab.

Praktisch arbeiten kannst du mit dem ADK inner loop. Ich bin die fünf Schritte durchgegangen: golden path festlegen, evaluieren, Trace anschauen, Ursache beheben und Validierung. Schnell zum Ergebnis, ideal für Debugging. Für großflächige, produktive Evaluationen wechselst du zu Vertex AI, das skaliert und liefert Metriken für Monitoring.

Kein Datensatz? Generiere synthetische Daten: Aufgaben erzeugen, perfekte Lösungen erstellen, fehlerhafte Versuche sammeln und automatisch bewerten. Schließlich, teste in Stufen: Unit-Tests für Tools, Integration und dann Behaviour-Tests.

Agenten sind manchmal chaotisch, oft nützlich. Mit dem richtigen Evaluationskreislauf findest du Fehler schneller und bringst robustere Agenten in Produktion. Mehr dazu im Originalartikel: Agent Factory Recap auf Google Cloud Blog