Passo 1: Iniciando Sua Jornada de Avaliação
Para qualquer equipe séria sobre a qualidade da IA, o painel de avaliação é o centro de comando para garantia de qualidade. Se você está apenas começando, pode parecer algo assim:
Esta é sua linha de partida. Criar sua primeira avaliação é o passo crucial para substituir testes subjetivos de "intuição" por um processo estruturado e científico. Como os especialistas da AWS enfatizam, uma estrutura de avaliação holística é essencial para lidar com a complexidade dos sistemas de IA agentic em ambientes de produção.
Estabelecer uma cultura de avaliação contínua é crítico para implantar agentes que não são apenas poderosos, mas também confiáveis e consistentes em cenários críticos para os negócios.
Passo 2: Configurando Sua Avaliação
Se você ainda não criou seu primeiro conjunto de dados de avaliação, volte para Parte 1 - Construindo Conjuntos de Dados de Avaliação em Nível Empresarial: A Base de Agentes de IA Confiáveis para um guia passo a passo sobre como construir conjuntos de dados de avaliação em nível empresarial com casos de teste realistas, critérios de pontuação claros e cobertura para casos extremos - para que suas avaliações de agentes de IA produzam resultados confiáveis e repetíveis em que você possa confiar
Uma vez que você decida criar uma avaliação, você configurará dois componentes essenciais: o alvo que você está testando e os casos de teste que você usará.
A. Selecione Seu Alvo: Qual Agente ou Equipe Você Está Testando?
A primeira escolha crítica é selecionar o agente ou equipe de agentes (uma força de trabalho) que você deseja avaliar. Esta decisão define o escopo e o propósito do seu teste:
Teste de Comparação de Versões: Você pode ter um agente em produção ("Agente de Atendimento ao Cliente v2.1") e uma nova versão em desenvolvimento ("Agente de Atendimento ao Cliente v2.2"). Executar o mesmo conjunto de dados contra ambas as versões fornece dados objetivos sobre se a nova versão representa uma melhoria ou introduz regressões.
Otimização de Prompt do Sistema: Teste dois agentes usando ferramentas e modelos idênticos, mas com instruções ou prompts de sistema diferentes. Esta abordagem ajuda a ajustar o comportamento do agente, tom e aderência à política sem alterar as capacidades subjacentes.
Avaliação de Fluxo de Trabalho Multi-Agente: Para processos de negócios complexos, você pode testar uma força de trabalho inteira de agentes especializados que colaboram em tarefas de múltiplas etapas. Isso avalia não apenas o desempenho individual, mas também a eficácia da coordenação e transferência.
B. Escolha Seus Casos de Teste: Selecionando o Conjunto de Dados Certo
Com seu alvo selecionado, você precisa escolher o desafio apropriado. É aqui que sua biblioteca de conjuntos de dados se torna inestimável:
Uma biblioteca bem organizada permite a identificação rápida do teste certo para suas necessidades específicas:
Testando Novos Protocolos de Segurança: Selecione seu conjunto de dados "TI + Segurança + Integrações" para verificar se o agente implementa corretamente novos procedimentos de manuseio de MFA.
Validando Melhorias de Aquisição: Use o conjunto de dados "Operações de Fornecedores + Controles de Aquisição" para garantir o manuseio adequado de exceções de correspondência de faturas.
Medição de Atualizações da Base de Conhecimento: Execute um conjunto de dados abrangente antes e depois de adicionar nova documentação para quantificar o impacto na qualidade das respostas.
Os resumos dos conjuntos de dados, contagens de perguntas, históricos de execução e metadados ajudam você a selecionar casos de teste relevantes e estáveis que se alinham com seus objetivos de avaliação.
Passo 3: Compreendendo o Processo de Execução
Com seu agente e conjunto de dados configurados, clicar em "Executar Avaliação" inicia uma sequência de testes automatizada e abrangente.
O Fluxo de Trabalho de Teste Automatizado
Processamento Sistemático de Perguntas: A plataforma alimenta metodicamente cada consulta do usuário do seu conjunto de dados para o agente selecionado, garantindo condições de teste consistentes em todos os cenários.
Execução de Múltiplas Tentativas: Para cada consulta, o sistema executa múltiplas tentativas com base na configuração de "Número de execuções de teste" do seu conjunto de dados. Esta repetição é crucial para medir a consistência - um único sucesso pode ser coincidência, mas o desempenho consistente em várias execuções demonstra confiabilidade.
Coleta Abrangente de Dados: O sistema captura um traço completo de cada interação, incluindo:
Cadeias de raciocínio e processos de pensamento do agente
Decisões de seleção de ferramentas e escolhas de parâmetros
Chamadas de API e interações com sistemas externos
Respostas finais e comunicações com o usuário
Métricas de tempo e desempenho
Como a pesquisa da Anthropic demonstra, esses dados de traço são fundamentais para entender não apenas se um agente teve sucesso, mas como e por que ele chegou às suas conclusões.
O Que Você Obtém Após a Execução - Seu Relatório de Avaliação (Pontuações, Consistência e Variação)
Uma vez que a avaliação é concluída, o conjunto de dados se transforma em um relatório estruturado que torna o desempenho mensurável em dimensões de qualidade e desempenho.
1) A Grade de Resultados: Um Conjunto de Dados, Muitas Execuções, Totalmente Comparável
Sua avaliação se abre em uma grade onde cada linha é um caso de teste (pergunta) e cada execução é pontuada lado a lado:
Esta visualização é projetada para uma rápida varredura:
Pergunta + Resposta Esperada ancoram o que "correto" significa para aquele teste.
Saídas de execução permitem que você compare como o agente respondeu em várias tentativas.
Pontuações de correção (por execução) revelam consistência vs. volatilidade.
Colunas de tempo destacam a velocidade por execução (útil para regressões de latência).
2) Justificação Sob Cada Pontuação (Para Que os Números Não Sejam uma Caixa Preta)
Uma pontuação sem explicação não ajuda você a melhorar. É por isso que cada execução inclui um link de “justificação” abaixo de sua pontuação de correção:
Essas justificações geralmente destacam:
Quais critérios esperados foram satisfeitos
Se mitigações/soluções alternativas foram incluídas (quando relevante)
Se a resposta permaneceu no escopo vs. desviando
Se o uso de ferramentas foi apropriado (ou desnecessário)
Isso é o que transforma a pontuação em feedback acionável em vez de um rótulo de aprovação/reprovação.
3) Variação de Desempenho: Tokens e Latência Comparados à Média
Além da correção, o relatório expõe sinais de eficiência comparando cada execução à média.
Variação de tokens de saída ajuda você a identificar:
respostas infladas,
regressões de prompt,
ou "desvio de verbosidade" ao longo do tempo.
Variação de latência ajuda você a identificar:
gargalos de ferramentas,
caminhos de raciocínio lentos,
ou risco de timeouts/modelo em produção.
Essas dicas são poderosamente enganosas - elas transformam "parece mais lento" em um sinal mensurável e repetível.
4) Detalhes da Resposta: Inspecione a Resposta Completa
As células da grade são compactas por design. Quando você precisa da saída completa, pode abrir Detalhes da Resposta:
Isso é ideal para:
verificar requisitos de formatação/tom,
confirmar se a resposta inclui etapas/listas de verificação chave,
e decidir se uma "alta pontuação" ainda precisa de refinamento de estilo ou política.
5) Detalhes do Traço de Mensagem: A Linha do Tempo Completa da Execução (Onde o Tempo Foi Gastado)
Quando algo está lento, inconsistente ou suspeito, você pode abrir Detalhes do Traço de Mensagem para ver a linha do tempo completa:
Esta visualização divide a execução em fases como:
inicialização,
planejamento,
recuperação de conhecimento,
execução de ferramentas,
chamada LLM,
pós-processamento.
Também mostra contagens de tokens de entrada/saída e facilita a identificação de gargalos (por exemplo, quando a chamada LLM domina a duração de ponta a ponta).
Transitar de testes manuais ad-hoc para avaliação sistemática proporciona benefícios mensuráveis que são essenciais para a implantação de IA em nível empresarial:
Repetibilidade e Consistência
Execute suítes de avaliação idênticas após cada mudança, mantendo um padrão de qualidade alto e consistente e permitindo testes de regressão de IA em tempo real.
Tomada de Decisão Baseada em Dados
A avaliação estruturada fornece evidências objetivas e quantificáveis do desempenho do agente, substituindo avaliações subjetivas por dados claros para uma tomada de decisão confiante.
Trilhas de Auditoria Completas
Logs detalhados garantem auditabilidade abrangente - crucial para conformidade, segurança e análise de causa raiz.
Garantia de Qualidade Escalável
Estruturas de avaliação automatizadas permitem qualidade consistente mesmo à medida que as implantações de agentes se expandem por equipes, fluxos de trabalho e linhas de negócios.
Preparando-se para a Análise de Resultados
Executar a avaliação transforma seu conjunto de dados em dados de desempenho acionáveis. O verdadeiro valor vem na próxima fase: analisar resultados, identificar oportunidades de melhoria e tomar decisões baseadas em dados sobre a implantação de agentes.
Os traços abrangentes e métricas de desempenho se tornam sua base para entender o comportamento do agente, diagnosticar modos de falha e otimizar a confiabilidade do sistema.
O Que Vem a Seguir: Transformando Dados em Insights Empresariais
Agora que você gerou resultados, o próximo passo é transformá-los em decisões em que você pode confiar - o que enviar, o que reverter e o que melhorar.
Na Parte 3 de nossa série, exploraremos os relatórios de avaliação em detalhes: como interpretar taxas de sucesso e métricas de desempenho, analisar o raciocínio agentic, identificar causas raiz de falhas e transformar esses insights em melhorias concretas para agentes de IA confiáveis e prontos para o mercado.
Não deixe seu conjunto de dados de avaliação parado. Selecione seu agente, escolha seu conjunto de dados e execute uma avaliação no mundo real. Itere a cada execução - acompanhe o que funciona, identifique onde os agentes falham e transforme cada falha em seu próximo caso de teste.
Pronto para passar da teoria para a excelência em IA empresarial? Execute sua primeira avaliação de agente hoje e fique atento ao nosso próximo guia: “Como Analisar, Interpretar e Agir com os Resultados da Avaliação de Agentes de IA - Transformando Métricas em Valor de Negócio”
