Polarity
Polarity é uma plataforma de avaliação e monitoramento em "sandbox" para agentes de IA que executa tarefas em ambientes Docker isolados com serviços de apoio reais, pontua o comportamento em relação a invariantes/regras proibidas, mede o não determinismo via réplicas e fornece repetição baseada em semente para reproduzir e corrigir falhas.
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Informações do Produto
Atualizado:May 19, 2026
O que é Polarity
Polarity é um produto de infraestrutura de avaliação projetado para melhorar a confiabilidade de agentes de IA em produção, especialmente fluxos de trabalho de longa duração e várias etapas, onde o comportamento com estado em serviços reais é uma fonte comum de falhas. Posicionado ao lado de ferramentas como Braintrust, LangSmith e Langfuse, o Polarity se diferencia por avaliar agentes dentro de "sandboxes" realistas (não dependências simuladas) e por focar no comportamento em nível de trajetória, em vez de apenas verificações em nível de "prompt". Ele ajuda as equipes a monitorar as decisões do agente em tempo real, classificar falhas rapidamente e transformar problemas recorrentes em "guardrails" duráveis que previnem regressões.
Principais Recursos do Polarity
Polarity é uma plataforma de avaliação, monitoramento e teste de regressão para agentes de IA em produção, construída em torno da execução de tarefas de agentes dentro de "sandboxes" Docker isoladas que incluem serviços de apoio reais (por exemplo, Postgres, Redis, S3, APIs internas). Ela captura trajetórias completas de agentes, detecta e agrupa comportamentos de falha recorrentes, pontua execuções em relação a invariantes comportamentais e regras proibidas, mede a não-determinismo por meio de execuções de réplicas e fornece reprodução baseada em sementes para reproduzir falhas localmente e promovê-las a "guardrails" que podem ser controlados em CI para evitar regressões – especialmente para agentes de longa duração, multi-etapas e com estado.
Tempo de execução de avaliação em "sandbox" de serviço real (Keystone): Executa cada tarefa de agente em um "sandbox" Docker isolado pré-carregado com dependências reais (bancos de dados, caches, armazenamento de objetos, APIs internas) para expor os modos de falha que ambientes simulados frequentemente perdem.
Invariantes comportamentais e pontuação de regras proibidas: Avalia as execuções do agente em relação a restrições explícitas de confiabilidade e segurança (invariantes) e padrões não permitidos (regras proibidas), transformando a "qualidade do agente" qualitativa em verificações aplicáveis.
Monitoramento de decisões de produção e transmissões ao vivo: Instrumenta agentes para transmitir decisões/trajetórias para o Polarity, permitindo monitoramento contínuo, visibilidade em nível de comportamento e triagem rápida quando ocorrem falhas.
Descoberta de comportamento, agrupamento e alertas de recorrência: Agrupa decisões em comportamentos recorrentes (por exemplo, loops de ferramentas, desvio de contexto obsoleto, citações alucinadas, seguimento de injeção de "prompt") e alerta as equipes quando modos de falha conhecidos reaparecem.
Reprodução com sementes e reprodução com um comando: Envia cada falha com um reprodutor de sementes que recria o "sandbox" idêntico localmente, permitindo depuração determinística e iteração mais rápida em "prompts", ferramentas ou modelos.
Controle de regressão de CI a partir de trajetórias reais: Promove falhas capturadas em comportamentos/"guardrails" que podem ser executados em CI como testes de regressão, bloqueando fusões quando um agente reintroduz padrões de falha conhecidos.
Casos de Uso do Polarity
Agentes de suporte ao cliente (e-commerce/SaaS): Detectar e prevenir loops de chamadas de ferramentas, erros de contexto obsoleto e ações inseguras em fluxos de trabalho de reembolso/consulta de pedidos; reproduzir incidentes reais e controlar correções em CI antes da implantação.
Agentes de engenharia de software (devtools/TI): Avaliar agentes de edição de código em "sandboxes" e detectar "fuga de espaço de trabalho" ou comportamentos inseguros de acesso a arquivos/sistema; reproduzir falhas deterministicamente e bloquear "guardrails".
Fintech e fluxos de trabalho regulamentados: Usar pontuação de invariantes/regras proibidas para impor comportamentos orientados à conformidade, monitorar a produção para desvios e manter a reprodutibilidade de decisões de agentes amigável à auditoria.
Assistentes de operações de saúde: Executar agentes com estado e multi-etapas contra "sandboxes" de serviços reais e monitorar regressões de confiabilidade (falhas de "handoff", sequências de ferramentas incompletas), melhorando a segurança por meio do controle de comportamento.
Agentes de RAG/pesquisa e conhecimento: Detectar citações alucinadas e seguir injeção de "prompt" em saídas de ferramentas; agrupar falhas recorrentes de recuperação/fundamentação e convertê-las em testes de regressão automatizados.
Plataformas de agentes empresariais (sistemas multiagentes): Medir a não-determinismo com execuções de réplicas, monitorar a confiabilidade em nível de comportamento em muitos agentes e priorizar correções identificando padrões de falha recorrentes de alto impacto.
Vantagens
Avaliação de alta fidelidade por meio de serviços de apoio reais em "sandboxes" isoladas, bem adequado para agentes de longa duração e com estado.
Forte reprodutibilidade (reprodução de sementes) e depuração/iteração rápida a partir de falhas de produção.
O monitoramento e agrupamento baseados em comportamento ajudam as equipes a encontrar as causas raiz e prevenir regressões recorrentes.
Caminho direto de incidente → reprodução → "guardrail" promovido → controle de CI, permitindo confiabilidade crescente ao longo do tempo.
Desvantagens
Pode ser mais pesado do que ferramentas de avaliação em nível de "prompt" para fluxos de trabalho simples de chamada única.
O uso de "sandboxing" com serviços reais pode aumentar a complexidade de configuração/operação em comparação com "test harnesses" simulados.
O melhor valor depende de ter tráfego/trajetórias de agentes de produção para monitorar e converter em comportamentos.
Como Usar o Polarity
1) Decida se o Polarity é a escolha certa: Use o Polarity quando você tiver agentes de IA de longa duração, complexos e de várias etapas e precisar de uma infraestrutura de avaliação que detecte falhas com estado em serviços de apoio reais (por exemplo, Postgres/Redis/S3/APIs internas), não apenas problemas em nível de "prompt".
2) Crie um espaço de trabalho para o seu ambiente: Configure espaços de trabalho (por exemplo, produção, "staging", experimentos) para organizar agentes, projetos, colegas de equipe, painéis, alertas e controles de acesso.
3) Instrumente seu agente com o SDK do Polarity: Adicione a instrumentação do Polarity ao seu agente para que ele transmita decisões para o Polarity para monitoramento e repetição. Exemplo mostrado na fonte: import polarity as pl; agent = pl.instrument(agent=my_agent, workspace="prod", capture="decisions", sample_rate=1.0).
4) Execute seu agente em produção com a captura de decisão ativada: Implante como de costume, mas com o Polarity capturando dados em nível de decisão. O Polarity é projetado para monitorar cada decisão do agente em produção e identificar padrões de falha antes que os usuários os encontrem.
5) Monitore fluxos de decisão ao vivo e a saúde em nível de comportamento: Use o monitoramento de produção do Polarity para observar as decisões ao vivo e rastrear a confiabilidade por agente e por comportamento (não apenas latência). Configure monitores em nível de comportamento e alertas cientes da trajetória para detectar regressões e modos de falha recorrentes.
6) Investigue falhas puxando rastreamentos e encontrando incidentes semelhantes: Quando um agente falha, abra o rastreamento (trajetória) e use o agrupamento do Polarity para encontrar falhas semelhantes (padrões/comportamentos recorrentes) para que você possa identificar as causas raiz mais rapidamente.
7) Identifique e rotule comportamentos de falha recorrentes: Use a descoberta e o agrupamento de comportamento do Polarity para agrupar decisões em comportamentos (por exemplo, "tool-loop-detector", "stale-context-drift", "hallucinated-citation") e entender o impacto em usuários e agentes.
8) Repita uma falha de produção localmente com reprodução de semente: Use as ferramentas de repetição do Polarity para reproduzir o mesmo "sandbox" localmente (reprodutor de semente) e executar novamente a trajetória de produção exata. Exemplo mostrado na fonte: uv run plr replay --trace <trace_id> --agent @ examples/agent/agent.toml --diff inline.
9) Promova a falha reproduzida para um comportamento/"guardrail": Transforme a falha capturada em uma definição de comportamento reutilizável com invariantes e regras proibidas para que a mesma regressão seja detectada e bloqueada no futuro. A fonte mostra um fluxo de repetição que pode incluir --promote-to-behavior.
10) Controle regressões em CI usando comportamentos promovidos: Execute testes de regressão de CI repetindo rastreamentos de produção contra correções candidatas (alterações de "prompt"/ferramenta/modelo). Promova avaliações para CI para que as fusões sejam bloqueadas quando comportamentos de falha conhecidos reaparecerem.
11) Meça o não determinismo com réplicas: Configure execuções de réplicas para quantificar o não determinismo (execute a mesma tarefa várias vezes) e pontue os resultados em relação a invariantes comportamentais e regras proibidas.
12) Itere: envie correções, expanda a cobertura e aumente a confiabilidade: À medida que novas falhas surgem em produção, repita o ciclo: detectar → rastrear → agrupar → repetir → promover para comportamento → controlar em CI. Com o tempo, o Polarity 'trava' as falhas detectadas como "guardrails" para que a confiabilidade se acumule.
Perguntas Frequentes do Polarity
Polarity é uma infraestrutura de avaliação em "sandbox" para agentes de IA. Seu tempo de execução Keystone executa cada tarefa do agente dentro de um "sandbox" Docker isolado pré-carregado com serviços de apoio reais (por exemplo, Postgres, Redis, S3, APIs internas), pontua as execuções em relação a invariantes comportamentais e regras proibidas, mede o não-determinismo via réplicas e envia falhas com um reprodutor de sementes para recriar o "sandbox" idêntico localmente.
Vídeo do Polarity
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