Der Artikel auf Towards Data Science beschreibt ein praxiserprobtes Evaluierungs-Framework für KI-Agenten im Produktionseinsatz, das auf Erkenntnissen aus mehr als 100 Enterprise-Deployments basiert. Das Framework gliedert sich in vier Bereiche: Retrieval-Qualität, Generierungsqualität, Agentenverhalten sowie Produktionsgesundheit. Insgesamt werden 12 Metriken definiert, die gemeinsam ein vollständiges Bild der Agenten-Performance liefern sollen – von der Güte der abgerufenen Kontextdokumente bis hin zu operativen Indikatoren wie Latenz, Fehlerrate und Tool-Nutzung. Der Ansatz richtet sich explizit an Teams, die über reine Prototypen hinaus sind und verlässliche, reproduzierbare Bewertungsprozesse für Live-Systeme benötigen. Die Grundlage in realen Enterprise-Einsätzen unterscheidet das Framework von rein akademischen Benchmark-Ansätzen.