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Agentes48 mil · #2043

agent-evaluation

Permite testar o comportamento do seu agente. É bom para comparar mudanças, descobrir erros e garantir que o agente continue funcionando corretamente.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a testar e comparar diferentes versões de um agente de IA. Ela verifica se o agente se comporta como esperado em situações específicas, garantindo que as mudanças feitas nele não causem problemas.

Quando usar

  • ✓Ao testar uma nova versão de um agente de IA.
  • ✓Para verificar se um erro que aconteceu antes ainda ocorre.
  • ✓Para garantir que o agente continue funcionando bem após atualizações.

Exemplo do que pedir para a IA

“Teste o agente X com os casos de teste Y e compare os resultados com a versão anterior.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agent-evaluation/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agent-evaluation/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Você fornece um conjunto de testes com resultados esperados. A ferramenta executa o agente com esses testes e compara o comportamento real com o esperado, reportando quaisquer diferenças.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill agent-evaluation

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/agent-evaluation/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Avaliação de Agente

Avalie o comportamento observável do agente em relação a casos específicos da tarefa. Modificado por mantenedores do AAS em 05/09/2026 para remover alegações de benchmark não suportadas, corrigir relatórios de incerteza/erro e separar esboços de arquitetura opcionais do procedimento operacional.

Quando Usar

Use ao comparar um agente, prompt ou configuração de ferramenta alterados, reproduzir uma falha observada ou estimar a confiabilidade em uma distribuição de tarefas declarada. Não infira a prontidão do produto a partir de uma porcentagem de benchmark público ou um limite de pontuação genérico.

Pré-requisitos

  • Um conjunto de casos versionado com resultados observáveis esperados e limites de permissão.
  • Uma linha de base conhecida e uma revisão candidata, incluindo modelo, prompt, ferramentas, configuração e versões de tempo de execução.
  • Entradas sintéticas ou redigidas autorizadas, alvos isolados e um orçamento limitado de tokens, tempo e custo.
  • Um verificador que distingue resultados incorretos, rejeições seguras esperadas, falhas do avaliador e interrupções de infraestrutura. O acesso ao provedor é necessário apenas se a avaliação declarada chamar esse provedor.

Procedimento de Avaliação

  1. Congele o contrato. Registre os IDs dos casos e a revisão do conjunto de dados, identidades da linha de base/candidato, ambiente de destino, plano de repetição, orçamentos, regra de parada e critérios de decisão antes da execução. Mantenha falhas críticas de segurança e autorização separadas da qualidade média; elas não podem ser compensadas por uma pontuação mais alta.
  2. Valide o harness. Execute um caso de passagem conhecida, um caso de falha conhecida e uma falha deliberada do verificador/infraestrutura. Confirme se cada um é classificado corretamente e se a retenção de rastreamento exclui credenciais e corpos de entrada privados. Se a classificação estiver incorreta, corrija o harness e repita essas verificações antes de medir o agente.
  3. Execute os casos congelados. Use as mesmas definições de caso e orçamentos para a linha de base e o candidato, com estado de fixture independente e ordem de execução registrada. Retenha todas as tentativas e seu ID de execução, resultado, motivo, latência e totais de recursos. Uma exceção não é evidência de que uma solicitação insegura foi rejeitada com segurança.
  4. Investigue a variação. Preserve a falha original. Classifique o desacordo como comportamento do agente, contaminação de estado compartilhado, ambiguidade do verificador ou uma interrupção. Use apenas o orçamento de repetição pré-declarado; não tente novamente até que esteja verde, descarte silenciosamente falhas ou altere o resultado esperado para se adequar ao candidato. Uma falha de harness não resolvida torna o resultado afetado inconclusivo.
  5. Compare e decida. Relate os resultados por caso e incerteza, regressões, falhas críticas e casos incompletos. Repetições de um caso não são amostras independentes da distribuição da tarefa. Uma expectativa alterada requer uma revisão de contrato separadamente revisada e novas execuções da linha de base e do candidato; mantenha os resultados antigos.
  6. Corrija e verifique. Faça uma correção limitada, execute novamente o caso com falha para verificar o mecanismo e, em seguida, execute novamente a suíte de regressão congelada aplicável a partir de um estado limpo. Pare no orçamento declarado se o desacordo persistir. Registre passagem, falha ou inconclusivo com a evidência exata; siga o limite de aprovação de publicação/implantação do projeto separadamente.

Exemplo: tratamento alterado de argumento de ferramenta

Um agente sintético altera a forma como escolhe um identificador de locatário para uma consulta somente leitura. Congele três casos: uma consulta autorizada deve retornar a fixture semeada, um locatário não autorizado deve ser rejeitado sem uma chamada de ferramenta e uma interrupção simulada da ferramenta deve ser classificada como falha de infraestrutura. Não forneça registros de clientes reais nem credenciais de produção.

Pré-declare cinco repetições por caso com estado novo, o mesmo orçamento para a linha de base e o candidato, e tolerância zero para uma chamada de ferramenta não autorizada. Suponha que o candidato retorne o resultado autorizado esperado em todas as cinco execuções, mas faça uma chamada não autorizada no segundo caso: o candidato falha no contrato de permissão, mesmo que sua taxa de sucesso agregada melhore. Retenha essa execução, corrija a autorização do argumento, verifique o caso negativo e execute novamente a suíte congelada. Se o detector de interrupção travar, marque esse caso como inconclusivo e repare o detector antes de comparar as versões. Estes são resultados ilustrativos, não resultados de agente medidos.

Saída esperada:

contrato: revisão do conjunto de casos, regras, plano de repetição e orçamento
versões: linha de base, candidato, modelo, prompt, ferramenta e tempo de execução
execuções: um registro por tentativa, resultado classificado e referência de evidência limitada
comparação: resultados por caso, incerteza, regressões e violações críticas

…
Perguntas frequentes

O que são 'casos de teste'?

São exemplos de situações com as respostas que o agente deveria dar. Eles são usados para verificar se o agente está funcionando corretamente.

Por que comparar com uma versão anterior?

Para ter certeza de que as novas mudanças não estragaram algo que já funcionava bem, garantindo que o agente não regrida em qualidade.

Preciso saber programar para usar isso?

Não, você só precisa saber descrever as situações de teste e o que espera como resposta. A ferramenta cuida da parte técnica.

Detalhes

Descrição original do autor

Evaluate agent behavior with versioned cases and explicit verifiers. Use when comparing agent or prompt changes, reproducing failures, or running agent regression tests.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
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#2043
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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