PolarityAnticipa errores, acelera el aprendizaje continuo de tus agentes

Polarity

Polarity es la infraestructura de evaluación más precisa para agentes de IA, diseñada para detectar modos de fallo que las herramientas de nivel de prompt pasan por alto. A diferencia de las plataformas tradicionales, Polarity ejecuta cada tarea de agente dentro de un sandbox Docker aislado con servicios reales de respaldo—garantizando que sus agentes fallen en pruebas antes de fallar en producción.

Aspectos Destacados

• Sandboxes con Servicios Reales: Ejecute agentes con Postgres, Redis, S3 y APIs internas reales en lugar de dependencias simuladas, capturando comportamientos con estado que causan fallos reales
• Reproducción Determinista: Cada fallo incluye un reproductor de semilla que recrea el sandbox idéntico localmente con un solo comando
• Invariantes de Comportamiento: Puntuación de ejecuciones contra reglas personalizadas y patrones prohibidos, midiendo no determinismo mediante réplicas paralelas
• Arranque en Frío Subsegundo: Keystone lanza entornos sandbox en 214 ms—51 veces más rápido que la competencia—escalando a miles de ejecuciones paralelas
• Reproducción Completa de Trayectorias: Capture cada llamada de herramienta, byte leído y ciclo de CPU con bisección programable para aislar pasos fallidos

Casos de Uso

• Evaluación de Agentes de Larga Duración: Pruebe agentes multi-paso complejos donde el estado se acumula en transacciones de base de datos, llamadas API y operaciones de archivo durante minutos u horas
• Control Pre-Producción: Bloquee automáticamente despliegues cuando los agentes violen invariantes, usando datos de evaluación reales en lugar de benchmarks sintéticos
• Pruebas de Regresión: Promueva fallos de producción a datasets de evaluación permanentes con un clic, previniendo bugs recurrentes
• Optimización de Rendimiento: Mida no determinismo entre ejecuciones de réplicas para identificar comportamiento inestable y brechas de confiabilidad

Audiencia Objetivo

Polarity está construido para equipos de ingeniería que ejecutan agentes de IA en producción—particularmente aquellos con flujos de trabajo complejos y con estado donde el enfoque de dependencias simuladas de Braintrust, LangSmith y Langfuse pierde modos de fallo críticos. Ideal para empresas que priorizan la confiabilidad sobre la velocidad de prototipado inicial.