Proyecto / confiabilidad de IA aplicada
Evaluar agentes de IA como software operativo, no como una demo pulida.
Experimentos con herramientas, recuperación, fallback, observabilidad y conversaciones adversas para agentes más confiables.
El problema real
Una demo convincente puede fallar cuando falta una fuente, una herramienta excede el tiempo o el usuario sale del límite. La confiabilidad comienza haciendo explícitos esos estados.
Qué ejercita el laboratorio
Los escenarios cubren fuentes, permisos, salidas estructuradas, transferencia, reintentos y logs. La evaluación se vincula a tareas representativas, no a impresiones subjetivas.
Afirmaciones responsables
La evaluación local no prueba todas las conversaciones de producción ni reemplaza monitoreo. Modelo, proveedor, costo y fuentes cambian, por lo que la operación requiere medición y fallback seguro.
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