Validação de agentes de IA e fluxos LLM
A Construct verifica se agentes de IA, RAG, uso de ferramentas, memória e regras de segurança continuam confiáveis fora do cenário ideal — da primeira versão executável ao lançamento. Experimente o método no navegador ou fale conosco para testar seu sistema real.
Comece sem comprar nada
Não há preço nem contratação online. A demonstração é imediata; o trabalho no seu sistema começa somente após contato e escopo por escrito.
Reproduza uma execução sintética ou use os seis casos no seu agente e registre somente os resultados. Os cálculos ficam no navegador.
Definimos o comportamento esperado, executamos casos representativos e de limite mais de uma vez, investigamos falhas e deixamos evidência reutilizável.
Termos comerciais, prazo, dados permitidos e eventual valor são acordados em proposta escrita e privada. A demo pública não é validação, auditoria, parecer jurídico ou certificação.
Validação do sistema real · rotas de conexão
Após a conversa inicial, escolhemos a forma de conexão que exige o mínimo de acesso. As observações da demonstração pública nunca seguem para o formulário.
Você fornece um token temporário e limitado para o ambiente de teste. Executamos os casos acordados e registramos resultados observáveis, chamadas de ferramentas, erros, custo e tempo de resposta; depois, você revoga o acesso.
Preparamos um pequeno executor de testes ou contêiner. Sua equipe roda localmente ou na própria nuvem e compartilha somente o conjunto de resultados acordado.
Sem API, usamos um ambiente temporário, uma sessão supervisionada, uma exportação em lote ou registros de execução anonimizados. Documentamos as limitações quando a integração exige menos automação.
O método
Aqui, psicometria significa rigor na medição — não atribuir uma personalidade à IA.
Declarar o comportamento, os usuários, o ambiente e a decisão.
Relacionar casos usuais, casos-limite, repetições e variações de contexto a critérios observáveis.
Testar o resultado final e a sequência de ações do agente mais de uma vez.
Separar falhas, variação e incerteza; então indicar quais evidências ainda faltam.
Aplicações
A lógica de medição permanece. Casos, referências e evidência humana mudam conforme a área.
RAG, copilotos, agentes com ferramentas e fluxos estruturados.
02Cenários controlados que variam contexto, interação e memória.
03Rubricas, uso de evidências, incerteza, encaminhamentos e limites da decisão humana.
04Populações, fases de evento, recursos, retorno e adaptação.
Perfis sintéticos revelam possíveis modos de falha; não representam nem preveem pessoas reais. Afirmações sobre usuários ou populações exigem evidência humana adequada à decisão.
Use a demonstração pública agora. Para conectar seu sistema ou receber acesso privado à Construct Metrics API, fale com a Construct; definiremos o menor escopo que sustente uma decisão confiável.