APIEval-20

AIエージェントがAPIのバグに苦戦するベンチマーク、スキーマごとに評価します。

APIEval-20は、実際のAPIテストにおけるAIエージェントを評価するためのタスクベンチマークです。7つのドメインにわたる20のシナリオを含み、スキーマとペイロードのみからバグ発見能力を測定し、Hugging Faceで公開データセットを提供しています。

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使い方 APIEval-20?

APIEval-20は、AIエージェントがスキーマとペイロード情報のみを使用してAPIのバグを検出する能力を評価するための構造化されたベンチマークを提供します。開発者や研究者は、7つのドメインにわたる20のシナリオでAIモデルのパフォーマンスをテストし、弱点を特定してテスト自動化を改善できます。

認証からデータ検証まで、実際のAPIテストの課題をカバーする7つのドメインにわたる20の多様なシナリオ。

スキーマとペイロードのみを使用してバグ発見能力を測定し、実際のテスト環境をシミュレート。

Hugging Faceで公開されているデータセットにより、簡単にアクセスして再現可能。

人間だけでなくAIエージェントを評価するように設計されており、AIネイティブなエンジニアリングチームに最適。

98個の仕込まれたバグを含み、バグ検出の厳格かつ標準化された評価を実現。

AI研究者がモデルのAPIテスト能力をベンチマークするために使用。

エンジニアリングチームがAPIの自動バグ検出におけるAIツールを評価。

QAチームがAIエージェントの弱点を特定してテストパイプラインを改善。

DevOpsエンジニアがCI/CDに統合してAIテストパフォーマンスを評価。

学生や教育者がAI駆動のソフトウェアテストの概念を教えるために使用。

AI研究者

ソフトウェアエンジニア

QAエンジニア

DevOpsエンジニア

データサイエンティスト

エンジニアリングマネージャー

プロダクトマネージャー

テクニカルリード

システムアーキテクト

セキュリティアナリスト

モデル、データセット、Python関数を接続して、AIパイプラインを視覚的に構築およびデプロイします。

本番AIシステムのためのAIエージェントのオブザーバビリティ、評価、ガバナンス。

Inklingは、制御可能な推論能力を持つオープンウェイトのマルチモーダル混合エキスパートモデルで、ファインチューニングが可能です。

AIエージェントのオブザーバビリティ。コスト、レイテンシ、品質に関する洞察を提供します。

バグを泣かせ、リリースを飛躍させる、あなたのAIテスト相棒。

どのAIモデルが最適か推測するのはもう終わりにしましょう。あなたのデータが数分で判断します。

そのサイズの割に驚くほど賢い、軽快なAIの頭脳。チャット、コーディング、クリエイティブな作業に対応します。

AI駆動のテストでバグを事前に捕捉し、品質保証を再び楽しく！