Falhas encontradas antes do uso real.
Agent Reliability Lab — laboratório de confiabilidade para agentes conversacionais, com cenários estruturados, execução shadow, rubricas, taxonomia de falhas e relatórios de regressão antes de qualquer uso real.
- Python
- LLMs
- Rubricas
- Testes
- Relatórios
O problema observado
Antes de construir, delimitar.
Contexto
Uma resposta plausível não prova consistência. Agentes precisam ser avaliados contra cenários, critérios e regressões repetíveis.
Restrições
- Conversas de prova são sintéticas e explicitamente rotuladas
- O laboratório não é apresentado como agente em produção
- Rubricas precisam separar falha factual, operacional e de política
Minha contribuição
- Desenho dos cenários e da taxonomia de falhas
- Automação de execução shadow e avaliação
- Relatórios comparáveis entre versões
Solução construída
- Packs de cenários estruturados
- Rubricas e critérios de avaliação
- Relatórios de regressão e triagem de falhas
Como foi verificado
- Execuções controladas com dados sintéticos
- Comparação de relatórios por versão
- Revisão manual de amostras e categorias
Evidência e visibilidade
Evidência privada ou sanitizada sustenta a descrição, mas não expõe repositório, dados, cliente ou ambiente.
Resultado verificável
Capacidade criada
Um processo de avaliação capaz de encontrar regressões antes de qualquer uso real.
O que este case não afirma
Limites da evidência
Laboratório e protótipo. Não é case de cliente, agente em produção, garantia de confiabilidade ou impacto comercial.
Tem um problema parecido?
Começamos pelo contexto, pelas restrições e pelo critério de verificação. A solução entra depois.
Conte-me o problema