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段階的ロールアウトとシャドウモード(PRS)
エージェントやプロンプトの新バージョンを安全に本番投入するための、デプロイ側の手法。候補はまずシャドウモードで動作し、実際の本番トラフィックに対して実行されますが、その出力はユーザーには見せず、稼働中のバージョンとオフラインで比較されます。次に、ライブトラフィックの 1〜5 パーセントを対象とするカナリアへと進み、対照群に対してオンライン eval で採点され、続いて段階的なランプアップへと進みます。監視対象のメトリクスが悪化した瞬間に、自動でロールバックされます。オンライン eval(ライブトラフィックをその場で採点)とオフライン eval を組み合わせることで、静的なゴールデンセットでは予測できないロングテールの障害を捕捉できます。マージ前にオフラインで変更をゲートする eval-driven-agent-development とは異なり、こちらはマージ後のオンラインでのランプアップを統制します。
30秒でわかる概要
- 概要
- 候補となるエージェントを本番トラフィックで動かしつつ出力は配信せず、その後ユーザーへ段階的に公開し、指標が悪化したら自動でロールバックする。
- 使いどころ
- エージェントやプロンプトの変更を出す際に、静的なテストセットよりも実トラフィックでのロングテールの失敗が重要で、全面展開の前に確信が欲しい場合。
- 注意点
- オンライン評価のレイテンシとコストはトラフィック量に比例して増える。遅い、あるいは高価なスコアラーは、本当の問題を捉える前にボトルネックになりかねない。
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段階的ロールアウトとシャドウモード: 概要
エージェントやプロンプトの新バージョンを安全に本番投入するための、デプロイ側の手法。候補はまずシャドウモードで動作し、実際の本番トラフィックに対して実行されますが、その出力はユーザーには見せず、稼働中のバージョンとオフラインで比較されます。次に、ライブトラフィックの 1〜5 パーセントを対象とするカナリアへと進み、対照群に対してオンライン eval で採点され、続いて段階的なランプアップへと進みます。監視対象のメトリクスが悪化した瞬間に、自動でロールバックされます。オンライン eval(ライブトラフィックをその場で採点)とオフライン eval を組み合わせることで、静的なゴールデンセットでは予測できないロングテールの障害を捕捉できます。マージ前にオフラインで変更をゲートする eval-driven-agent-development とは異なり、こちらはマージ後のオンラインでのランプアップを統制します。
- Shadow mode: candidate runs on live traffic, output withheld, compared offline
- Canary on 1-5% of live traffic scored by online evals against a control
- Progressive ramp with predefined promotion and rollback thresholds
- Automatic rollback triggered by a monitored metric regression
- Online evals (in-flight scoring) paired with offline evals for long-tail failures
- Per-request telemetry span ties the eval score to the routing decision for auto-gating
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
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評価が見落としているものを可視化
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