Validación de agentes de IA y flujos LLM
Construct prueba agentes de IA, RAG, herramientas, memoria y guardrails desde la primera versión ejecutable hasta el lanzamiento. Pruebe el método en el navegador y contáctenos para su sistema real.
Empiece sin comprar nada
No hay precio ni checkout público. La demo es inmediata; el trabajo con su IA empieza solo tras contacto y alcance escrito.
Reproduzca una ejecución sintética o use los seis casos con su agente y registre solo resultados. El cálculo queda en el navegador.
Definimos la conducta, repetimos casos representativos y límite, investigamos fallos y dejamos evidencia reutilizable.
Condiciones, plazo, datos permitidos y cualquier tarifa se acuerdan en una propuesta privada escrita. La demo no es validación, auditoría, asesoría jurídica ni certificación.
Sistema real · rutas de conexión
Elegimos la ruta con menor privilegio después de la llamada. Las observaciones de la demo nunca pasan al formulario.
Token temporal y limitado para staging. Ejecutamos casos y registramos salidas observables, herramientas, errores, coste y latencia; después revoca el acceso.
Preparamos runner o contenedor. Su equipo lo ejecuta localmente o en su nube y comparte solo el paquete acordado.
Sin API usamos espacio temporal, sesión supervisada, exportación por lotes o traces anonimizados. Se documenta la menor automatización.
El método
Psicometría aquí significa disciplina de medición, no asignar personalidad a la IA.
Declarar conducta, usuarios, entorno y decisión.
Vincular casos normales, límite, repetidos y contextuales con criterios observables.
Probar varias veces resultado final y trayectoria.
Separar fallo, variación e incertidumbre e indicar evidencia faltante.
Aplicaciones
La lógica de medición permanece. Los casos, referencias y evidencia humana cambian según el ámbito.
RAG, copilotos, agentes con herramientas y flujos estructurados.
02Lentes de escenario controladas entre contexto, interacción y memoria.
03Rúbricas, uso de evidencia, incertidumbre, derivaciones y límites de la decisión humana.
04Poblaciones, fases, recursos, feedback y adaptación.
Los perfiles sintéticos revelan posibles fallos; no representan ni predicen personas reales. Las afirmaciones sobre usuarios o poblaciones requieren evidencia humana apropiada.
Use ahora la demo pública. Para conectar su sistema o acceder a la Metrics API privada, hable con Construct y definiremos el menor alcance defendible.