AgentX

Pruebas de confiabilidad de agentes

Evalúa la corrección de tareas, la confiabilidad de herramientas, la consistencia del razonamiento y el impacto comercial de los agentes de IA antes del despliegue.

CI/CD para agentes de IA

Construye pipelines automatizados que bloquean despliegues en caso de fallos de evaluación y promueven a producción cuando pasan.

Monitoreo continuo

Ejecuta evaluaciones tanto antes del despliegue como de forma continua después, con detección de deriva para detectar degradación del rendimiento con el tiempo.

Evaluación de flujos de trabajo de múltiples pasos

Mide la consistencia en ejecuciones repetidas y evalúa interacciones complejas de múltiples pasos con múltiples llamadas de agente.

Análisis de fallos y depuración

Analiza líneas de tiempo de ejecución, descubre patrones ocultos y recibe sugerencias de corrección para fallos detectados como alucinaciones.

Pruebas A/B e iteración

Utiliza los resultados de evaluación para iterar sobre los agentes, comparar ejecuciones y tomar decisiones basadas en datos sobre actualizaciones.

Marco de evaluación de cuatro niveles

Evalúa la corrección de tareas, la confiabilidad de herramientas y API, el razonamiento y la consistencia, y el impacto comercial/de usuario en una jerarquía estructurada.

Integración con pipeline CI/CD

Bloquea automáticamente los despliegues si las evaluaciones fallan o promueve a producción si pasan, permitiendo actualizaciones de agentes con confianza.

Bucle de evaluación continua

Ejecuta evaluaciones antes del despliegue y de forma continua después, con un bucle automático de reevaluación cuando se superan los umbrales.

Detección de deriva

Monitorea agentes después del despliegue y activa la reevaluación cuando el rendimiento se desvía más allá de los umbrales establecidos.

Análisis de fallos con correcciones sugeridas

Analiza el comportamiento del agente para identificar problemas, descubrir patrones ocultos y prescribir correcciones concretas (por ejemplo, restringir suposiciones en los prompts del sistema).

Visualización de línea de tiempo de ejecución

Muestra líneas de tiempo detalladas paso a paso de las ejecuciones del agente, incluyendo fases como inicialización, preprocesamiento, recuperación de conocimiento y bucles ReAct.

Medición de múltiples ejecuciones y múltiples pasos

Mide la consistencia en ejecuciones repetidas y evalúa flujos de trabajo de múltiples pasos con múltiples interacciones, abrazando la naturaleza no determinista.

Creación de conjuntos de prueba a partir de datos no estructurados

Crea conjuntos de prueba a partir de documentos o bases de conocimiento y sintetiza la verdad fundamental para mantener las evaluaciones precisas y relevantes.