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NVIDIA（米カリフォルニア州）は、AIモデル評価とAIエージェント評価の違いを整理した技術解説を公開した。静的ベンチマーク中心のモデル評価に対し、エージェント評価では実運用環境での挙動確認が重要になるとしている。

同社によると、AIエージェント評価ではTask Success RateやTool Call Accuracy、Trajectory Efficiencyなどを重視する必要があるという。最終回答だけでなく、推論経路やツール利用履歴を含めた検証が求められると説明した。

また、API利用時のスキーマ準拠やツール選択精度、トークン消費量、処理遅延なども重要指標になると指摘した。推論品質とコスト効率を同時に管理する評価設計が必要とみられる。

NVIDIAは、評価主導型開発を支援する「NeMo Agent Toolkit」を紹介した。同ツールは既存フレームワークへ接続し、エージェントの軌跡やツール呼び出し、成果指標を可視化できるという。