Artículo
Evaluación de agentes de IA: métricas, trazas y seguridad
Un marco práctico para la evaluación de agentes
La evaluación de agentes debe ser sistemática y repetible. Detallamos métricas de éxito de tareas, depuración basada en trazas y políticas de seguridad para agentes que usan LLMs de código abierto.
Suite de evaluación
- Éxito de tarea y puntuaciones de calidad
- Análisis de errores de herramientas
- Paneles de latencia y coste
- Violaciones de políticas de seguridad
Más artículos técnicos
Construir agentes de IA sistemáticos con LLMs de código abierto
Un plano práctico con Llama, Mistral y LangChain
Productivizar flujos de agentes: LangChain, AutoGen y Llama
De notebooks a servicios robustos
Big Prometheus at Scale: Pros, Cons, and a MoSCoW Map of Observability Tools
TenthMatrix rewrite of the Big Prometheus problem space: Thanos, Cortex/Mimir, VictoriaMetrics, M3/Chronosphere — plus MoSCoW across OTEL, Grafana, SaaS APM and more