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Quer esteja a construir um chatbot de atendimento ao cliente, um assistente de programação ou um agente de investigação, uma questão fundamental permanece: Como saber se o seu agente funciona bem?
A resposta está numa avaliação sistemática. Este processo transforma a suposição em desenvolvimento orientado por dados. Esta orientação cobre tudo o que precisa de saber sobre a avaliação de agentes, desde conceitos básicos até técnicas avançadas que as equipas profissionais de IA utilizam 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. Este agente ajuda os colaboradores a obter respostas a questões sobre Recursos Humanos (RH) e instalações sem submeter tickets ou esperar por apoio humano.
Fique atento aos títulos de Funcionário Self-Service Agente . Estes títulos mostram como cada conceito se aplica a um agente real, destacando as decisões práticas e os compromissos que encontra ao desenhar a sua própria estratégia de avaliação.
O que é a avaliação de agentes?
A avaliação do agente é o processo sistemático de medir quão bem o seu agente desempenha as suas tarefas pretendidas. Pensa nisto como controlo de qualidade na produção. Não se enviaria um carro sem testar os travões, e não se deve usar um agente sem testar cuidadosamente as suas respostas.
Ao contrário dos testes tradicionais de software, que se concentram em saber se o código corre sem erros, a avaliação do agente examina a qualidade dos resultados do agente. Trata-se de garantir que o seu agente não só trabalha, mas funciona bem.
Porque é que a avaliação é importante para o seu negócio
A avaliação não é apenas um exercício técnico. Liga-se diretamente aos resultados que os seus stakeholders valorizam.
| Objetivo de negócio | Como a avaliação ajuda |
|---|---|
| Reduzir tickets de suporte | Mede se o teu agente realmente resolve questões em vez de forçar escalonamentos. |
| Melhorar a satisfação do utilizador | Acompanha sinais de qualidade como a habilitação de ações. Os utilizadores receberam o que precisavam? |
| Implementar com confiança | Faz testes de regressão antes de cada lançamento para detetar problemas cedo. |
| Justificar o investimento | Mostre melhorias concretas. Por exemplo, "A taxa de aprovação melhorou de 62% para 98%." |
| Escalar para mais agentes | Reutilizar padrões de avaliação entre agentes. Não comeces do zero sempre. |
Como a avaliação transforma o feedback em insights acionáveis
Sem avaliação, conversas de qualidade soam como: "O agente não está a trabalhar bem", "Os utilizadores estão a queixar-se" ou "Algo não está bem."
Com a avaliação, a mesma conversa torna-se: "A precisão das políticas caiu para 90% após uma atualização da base de conhecimento, mas identificámos o problema — documentos desatualizados estavam a ser recuperados — e voltou a 95%. A personalização melhorou de 75% para 95% ao longo do trimestre, após corrigir a recuperação do contexto. Estamos a cumprir metas de proteção de privacidade. A precisão das políticas está próxima e está a caminhar na direção certa."
Essa é a mudança: de impressões vagas para problemas específicos, mensuráveis e solucionáveis.
Próximo passo
Aprenda a definir um propósito claro e cenários bem definidos para garantir que o seu agente é avaliado em função do que realmente importa.