Arreglaré agentes de ai, depuraré aplicaciones llm, evaluaciones de ai, observabilidad de llm

Una infraestructura de evaluación completa: suites de pruebas offline (detectar errores antes del lanzamiento), monitoreo en línea (seguir el rendimiento en vivo), lógica de puntuación (medir la calidad automáticamente) y un ciclo de retroalimentación en producción que convierte fallos de usuarios reales en mejores casos de prueba.

Los modelos fallan en silencio. Las evals detectan alucinaciones, filtraciones de PII, picos de costos y fallos en casos límite antes de que los usuarios los vean. Lanzarás más seguro y más rápido.

Ambos. Espera una reducción del 30 al 70% en fallos críticos una vez que implementemos barreras y puertas de evaluación. Corregimos problemas, no solo los reportamos.

OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agentes personalizados, además de trazas estilo OpenTelemetry, Weights and Biases, Braintrust.dev para depuración.

Los sistemas de AI modernos no son solo prompts, son agentes con herramientas, razonamiento en múltiples pasos y contexto dinámico. Evaluamos todo el sistema: tus prompts, definiciones de herramientas, salidas, calidad de datos y comportamiento del agente. Ahí es donde viven más del 80% de tus tokens (y problemas).

Tres señales: (1) Puedes lanzar nuevos modelos de AI en menos de 24 horas con confianza. (2) Las quejas de usuarios se convierten en casos de prueba al instante. (3) Usas evals de forma ofensiva para predecir qué funciones funcionarán cuando salgan mejores modelos, no solo defensivamente para detectar regresiones.

Fidelidad (¿sigue instrucciones?), factualidad (¿es preciso?), éxito en tareas (¿completó el trabajo?), completitud (¿se le escapó algo?), toxicidad, filtraciones de PII, latencia, costo por tarea y detección de regresiones entre versiones.

Tres fuentes: (1) ejemplos curados de estándar de oro de tus expertos en dominio. (2) casos de prueba sintéticos que generamos para casos límite. (3) registros reales de producción, especialmente fallos, que retroalimentamos en la suite de pruebas. Los mejores conjuntos de datos son vivos, no estáticos.

Ambos. Puntuación basada en código para reglas claras (¿extrajo el campo correcto? ¿llamó a la API correcta?). LLM como juez para calidad matizada (¿es útil este resumen? ¿es apropiado el tono?). Combinamos enfoques según lo que estás midiendo.

Semana 1: Detectar un error crítico antes del lanzamiento (evita escaladas del cliente). Mes 1: Reducir el tiempo de depuración en más del 40% con gráficos de trazas que muestran exactamente dónde fallan los agentes. Mes 3: Lanzar actualizaciones de modelos en días en lugar de semanas, superando a la competencia en el mercado.