Janus
| Introdução: | Janus é uma plataforma projetada para testar agentes de IA simulando interações humanas para identificar problemas de desempenho. |
| Registrado em: | 6/4/2025 |
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O que é Janus?
Janus é uma plataforma de teste de agentes de IA que permite a desenvolvedores e equipes criar populações personalizadas de usuários de IA para interagir com seus agentes de IA. Seu propósito é avaliar rigorosamente o desempenho do agente, identificar áreas de baixo desempenho e detectar problemas críticos como alucinações, violações de política e erros de ferramenta, ajudando, em última análise, a melhorar a confiabilidade e a segurança dos agentes de IA.
Como usar Janus
Os usuários podem começar com Janus agendando uma demonstração para ver a plataforma em ação. A interação central envolve a geração de populações personalizadas de usuários de IA que simulam interações do mundo real com o agente de IA do usuário. A plataforma então analisa essas interações para fornecer insights sobre o desempenho do agente. Detalhes específicos sobre registro, criação de conta ou modelos de preços não são fornecidos no website, mas uma demonstração é a principal chamada para ação.
Recursos principais de Janus
Detecção de Alucinações: Identifica e mede a frequência de conteúdo fabricado por agentes de IA.
Detecção de Violação de Regras: Crie conjuntos de regras personalizadas para capturar e relatar violações de política por agentes.
Identificação de Erros de Ferramenta: Identifique instantaneamente chamadas de API e funções falhas feitas por agentes.
Avaliações Suaves: Audite saídas de agentes arriscadas, tendenciosas ou sensíveis usando avaliações difusas.
Geração de Conjunto de Dados Personalizado: Crie dados de avaliação realistas para comparar o desempenho do agente de IA.
Insights Acionáveis: Receba sugestões claras e baseadas em dados para melhorar o desempenho do agente após cada execução de avaliação.
Casos de uso de Janus
Testar rigorosamente novas versões de agentes de IA antes da implantação.
Monitorar continuamente o desempenho do agente de IA em ambientes de produção.
Comparar diferentes arquiteturas ou modelos de agentes de IA.
Garantir a conformidade com diretrizes éticas e políticas internas para saídas de IA.
Depurar e melhorar a confiabilidade de fluxos de trabalho complexos de agentes de IA envolvendo ferramentas externas.
Reduzir o risco de agentes de IA gerarem informações prejudiciais, tendenciosas ou incorretas.
Automatizar a geração de diversos casos de teste para agentes de IA.
Fornecer feedback claro e acionável às equipes de desenvolvimento de IA para melhorias iterativas.