Evals para agentes de IA
Evals são testes sistemáticos que medem o quão bem um agente de IA executa uma tarefa — uma suíte de testes para sistemas não determinísticos, usada para detectar regressões e comparar mudanças.
Como os agentes são não determinísticos, você não pode julgar uma mudança testando-a uma única vez. As evals executam o agente contra um conjunto fixo de tarefas com critérios de sucesso definidos e pontuam os resultados — automaticamente, por outro modelo atuando como juiz ou por humanos. Um bom conjunto de evals transforma "parece melhor" em um número que você pode acompanhar, para saber se um novo prompt, modelo ou ferramenta de fato melhorou as coisas ou silenciosamente quebrou algo.
Pontos-chave
- Um conjunto de tarefas repetível com critérios de sucesso, pontuado para medir a qualidade do agente.
- Essencial porque os agentes são não determinísticos — uma única execução não prova nada.
- A pontuação pode ser automatizada, julgada por modelo (LLM-as-judge) ou humana.
- Transformam o subjetivo "parece melhor" em uma métrica rastreável e pegam regressões antes dos usuários.
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