PolarityAntecipe falhas e multiplique a confiabilidade dos seus agentes automaticamente

Polarity

Polarity é a infraestrutura de avaliação mais precisa para agentes de IA, projetada para capturar modos de falha que ferramentas de nível de prompt deixam passar. Ao contrário de plataformas tradicionais, a Polarity executa cada tarefa de agente dentro de um sandbox Docker isolado com serviços reais de suporte—garantindo que seus agentes falhem nos testes antes de falharem em produção.

Destaques do Produto

• Sandboxes com Serviços Reais: Execute agentes com Postgres, Redis, S3 e APIs internas reais em vez de dependências simuladas, capturando comportamentos com estado que causam falhas reais
• Reprodução Determinística: Cada falha vem com um reprodutor de semente que recria o sandbox idêntico localmente com um único comando
• Invariantes de Comportamento: Pontue execuções contra regras personalizadas e padrões proibidos, medindo não-determinismo via réplicas paralelas
• Inicialização a Frio Subsegundo: O Keystone lança ambientes sandbox em 214 ms—51x mais rápido que concorrentes—escalando para milhares de execuções paralelas
• Replay Completo de Trajetória: Capture cada chamada de ferramenta, byte lido e ciclo de CPU com bisseção programável para isolar passos com falha

Casos de Uso

• Avaliação de Agentes de Longa Duração: Teste agentes multi-etapa complexos onde o estado se acumula em transações de banco de dados, chamadas de API e operações de arquivo ao longo de minutos ou horas
• Bloqueio Pré-Produção: Bloqueie automaticamente implantações quando agentes violarem invariantes, usando dados de avaliação reais em vez de benchmarks sintéticos
• Testes de Regressão: Promova falhas de produção para datasets de avaliação permanentes com um clique, prevenindo bugs recorrentes
• Otimização de Desempenho: Meça não-determinismo entre execuções de réplicas para identificar comportamento instável e lacunas de confiabilidade

Público-Alvo

A Polarity é construída para equipes de engenharia executando agentes de IA em produção—particularmente aquelas com fluxos de trabalho complexos e com estado onde a abordagem de dependências simuladas da Braintrust, LangSmith e Langfuse perde modos de falha críticos. Ideal para empresas que priorizam confiabilidade sobre velocidade de prototipagem inicial.