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Seja você criando um chatbot de atendimento ao cliente, um assistente de programação ou um agente de pesquisa, uma pergunta fundamental permanece: Como saber se seu agente funciona bem?
A resposta está na avaliação sistemática. Esse processo transforma a suposição em desenvolvimento orientado por dados. Essa orientação cobre tudo o que você precisa saber sobre avaliação de agentes, desde conceitos básicos até técnicas avançadas que equipes profissionais de IA usam diariamente.
Exemplo recorrente: Funcionário Self-Service Agente
Ao longo desta documentação sobre avaliação de agentes, um Empregado Self-Service Agente é usado como exemplo recorrente. Esse agente ajuda os funcionários a obter respostas para dúvidas sobre Recursos Humanos (RH) e instalações sem enviar chamados ou esperar por suporte humano.
Fique atento aos títulos de Funcionário Self-Service Agente . Esses títulos mostram como cada conceito se aplica a um corretor real, destacando as decisões práticas e os trade-offs que você encontra ao criar sua própria estratégia de avaliação.
Saiba mais sobre esse cenário de exemplo:
- Introdução ao Funcionário Self-Service Agente
- Avaliações de qualidade de resposta para o agente de Self-Service funcionário
O que é avaliação de agente?
A avaliação do agente é o processo sistemático de medir o quão bem seu agente executa as tarefas pretendidas. Pense nisso como controle de qualidade na manufatura. Você não enviaria um carro sem testar os freios, e não deve usar um agente sem testar minuciosamente suas respostas.
Diferente dos testes tradicionais de software, que focam em saber se o código roda sem erros, a avaliação do agente examina a qualidade das saídas do agente. Trata-se de garantir que seu agente não apenas trabalhe, mas funcione bem.
Por que a avaliação é importante para o seu negócio
Avaliação não é apenas um exercício técnico. Ela se conecta diretamente aos resultados que seus stakeholders valorizam.
| Meta de negócios | Como a avaliação ajuda |
|---|---|
| Reduzir tickets de suporte | Meça se seu agente realmente resolve as dúvidas em vez de forçar escalonamento. |
| Melhorar a satisfação do usuário | Acompanhe sinais de qualidade como habilitação de ações. Os usuários receberam o que precisavam? |
| Implantar com confiança | Realize testes de regressão antes de cada lançamento para detectar problemas cedo. |
| Justificar investimento | Mostre uma melhora concreta. Por exemplo, "A taxa de aprovação melhorou de 62% para 98%." |
| Escale para mais agentes | Reutilize padrões de avaliação entre os agentes. Não comece do zero toda vez. |
Como a avaliação transforma o feedback em insights acionáveis
Sem avaliação, conversas de qualidade soam como: "O agente não está funcionando bem", "Usuários estão reclamando" ou "Algo está estranho."
Com a avaliação, a mesma conversa se torna: "A precisão da política caiu para 90% após uma atualização da base de conhecimento, mas identificamos o problema — documentos desatualizados estavam sendo recuperados — e voltou a 95%. A personalização melhorou de 75% para 95% no trimestre após corrigir a recuperação de contexto. Estamos atingindo metas de proteção de privacidade. A precisão das políticas está próxima e está indo na direção certa."
Essa é a mudança: de impressões vagas para problemas específicos, mensuráveis e solucionáveis.
Próxima etapa
Aprenda a definir um propósito claro e cenários bem definidos para garantir que seu agente seja avaliado em relação ao que realmente importa.