Polarity
Polarity ist eine Sandbox-Evaluierungs- und Überwachungsplattform für KI-Agenten, die Aufgaben in isolierten Docker-Umgebungen mit realen Backend-Diensten ausführt, das Verhalten anhand von Invarianten/verbotenen Regeln bewertet, Nicht-Determinismus über Replikate misst und eine seed-basierte Wiedergabe zur Reproduktion und Behebung von Fehlern bietet.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 19, 2026
Was ist Polarity
Polarity ist ein Evaluierungsinfrastrukturprodukt, das entwickelt wurde, um die Zuverlässigkeit von KI-Agenten in der Produktion zu verbessern, insbesondere bei langlaufenden, mehrstufigen Workflows, bei denen zustandsbehaftetes Verhalten über reale Dienste hinweg eine häufige Fehlerquelle ist. Polarity positioniert sich neben Tools wie Braintrust, LangSmith und Langfuse und unterscheidet sich durch die Evaluierung von Agenten in realistischen Sandboxes (nicht nachgeahmte Abhängigkeiten) und durch die Konzentration auf verhaltensbezogene Trajektorien anstatt nur auf Prüfungen auf Prompt-Ebene. Es hilft Teams, Agentenentscheidungen in Echtzeit zu überwachen, Fehler schnell zu beheben und wiederkehrende Probleme in dauerhafte Leitplanken umzuwandeln, die Regressionen verhindern.
Hauptfunktionen von Polarity
Polarity ist eine Plattform für die Evaluierung, Überwachung und Regressionstests von KI-Agenten in der Produktion. Sie basiert auf der Ausführung von Agentenaufgaben in isolierten Docker-Sandboxes, die echte Backing Services (z. B. Postgres, Redis, S3, interne APIs) umfassen. Sie erfasst vollständige Agenten-Trajektorien, erkennt und clustert wiederkehrende Fehlerverhalten, bewertet Läufe anhand von Verhaltensinvarianten und verbotenen Regeln, misst Nicht-Determinismus durch Replikatläufe und bietet eine seed-basierte Wiedergabe zur lokalen Reproduktion von Fehlern und deren Überführung in Schutzmaßnahmen, die in CI gesperrt werden können, um Regressionen zu verhindern – insbesondere für langlebige, mehrstufige, zustandsbehaftete Agenten.
Real-Service Sandboxed Eval Runtime (Keystone): Führt jede Agentenaufgabe in einer isolierten Docker-Sandbox aus, die mit echten Abhängigkeiten (Datenbanken, Caches, Objektspeicher, interne APIs) vorinstalliert ist, um die Fehlermodi aufzudecken, die in gemockten Umgebungen oft übersehen werden.
Bewertung von Verhaltensinvarianten und verbotenen Regeln: Bewertet Agentenläufe anhand expliziter Zuverlässigkeits- und Sicherheitsbeschränkungen (Invarianten) und nicht zugelassener Muster (verbotene Regeln) und wandelt qualitative „Agentenqualität“ in durchsetzbare Prüfungen um.
Produktionsentscheidungsüberwachung & Live-Streams: Instrumentiert Agenten, um Entscheidungen/Trajektorien in Polarity zu streamen, was eine kontinuierliche Überwachung, Sichtbarkeit auf Verhaltensebene und schnelle Fehlerbehebung bei Auftreten von Fehlern ermöglicht.
Verhaltenserkennung, Clustering und Wiederholungsalarme: Clustert Entscheidungen in wiederkehrende Verhaltensweisen (z. B. Tool-Schleifen, Drift durch veralteten Kontext, halluzinierte Zitate, Prompt-Injection-Folgen) und alarmiert Teams, wenn bekannte Fehlermodi wieder auftreten.
Seeded Replay & Ein-Befehl-Reproduktion: Liefert jeden Fehler mit einem Seed-Reproduzierer, der die identische Sandbox lokal neu erstellt, was deterministisches Debugging und schnellere Iteration bei Prompts, Tools oder Modellen ermöglicht.
CI-Regressionssperre aus realen Trajektorien: Fördert erfasste Fehler zu Verhaltensweisen/Schutzmaßnahmen, die in CI als Regressionstests ausgeführt werden können, und blockiert Merges, wenn ein Agent bekannte Fehlermuster wieder einführt.
Anwendungsfälle von Polarity
Kundensupport-Agenten (E-Commerce/SaaS): Erkennung und Verhinderung von Tool-Call-Schleifen, Fehlern durch veralteten Kontext und unsicheren Aktionen in Rückerstattungs-/Bestellungsabfrage-Workflows; Wiedergabe realer Vorfälle und Sperrung von Korrekturen in CI vor der Bereitstellung.
Software-Engineering-Agenten (DevTools/IT): Bewertung von Code-Editier-Agenten in Sandboxes und Abfangen von „Workspace Escape“ oder unsicheren Datei-/Systemzugriffsverhalten; deterministische Reproduktion von Fehlern und Festlegung von Schutzmaßnahmen.
Fintech und regulierte Workflows: Verwendung von Invarianten-/Verbotene-Regeln-Scoring zur Durchsetzung von Compliance-orientierten Verhaltensweisen, Überwachung der Produktion auf Drift und Aufrechterhaltung der auditfreundlichen Reproduzierbarkeit von Agentenentscheidungen.
Assistenten für das Gesundheitswesen: Ausführung zustandsbehafteter, mehrstufiger Agenten in Real-Service-Sandboxes und Überwachung auf Zuverlässigkeitsregressionen (Übergabefehler, unvollständige Tool-Sequenzen), Verbesserung der Sicherheit durch Verhaltenssperren.
RAG/Forschung und Wissensagenten: Erkennung von halluzinierten Zitaten und Prompt-Injection-Folgen in Tool-Outputs; Clustering wiederkehrender Abruf-/Grounding-Fehler und deren Umwandlung in automatisierte Regressionstests.
Enterprise-Agentenplattformen (Multi-Agenten-Systeme): Messung des Nicht-Determinismus mit Replikatläufen, Überwachung der Verhaltenszuverlässigkeit über viele Agenten hinweg und Priorisierung von Korrekturen durch Identifizierung von hochwirksamen, wiederkehrenden Fehlermustern.
Vorteile
Hochpräzise Evaluierung durch echte Backing Services in isolierten Sandboxes, gut geeignet für langlebige, zustandsbehaftete Agenten.
Starke Reproduzierbarkeit (Seed Replay) und schnelles Debugging/Iteration bei Produktionsfehlern.
Verhaltensbasierte Überwachung und Clustering hilft Teams, Ursachen zu finden und wiederkehrende Regressionen zu verhindern.
Direkter Weg von Vorfall → Replay → geförderte Schutzmaßnahme → CI-Gate, was eine sich verstärkende Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit ermöglicht.
Nachteile
Kann für einfache Single-Call-Workflows schwergewichtiger sein als Prompt-Level-Eval-Tools.
Das Sandboxing mit realen Diensten kann die Einrichtungs-/Betriebskomplexität im Vergleich zu gemockten Test-Harnesses erhöhen.
Der größte Nutzen hängt davon ab, Produktions-Agentenverkehr/-trajektorien zu haben, die überwacht und in Verhaltensweisen umgewandelt werden können.
Wie verwendet man Polarity
1) Entscheiden Sie, ob Polarity die richtige Wahl ist: Verwenden Sie Polarity, wenn Sie langlaufende, komplexe, mehrstufige KI-Agenten haben und eine Evaluierungsinfrastruktur benötigen, die zustandsbehaftete Fehler über reale Backend-Dienste (z. B. Postgres/Redis/S3/interne APIs) hinweg erkennt, nicht nur Probleme auf Prompt-Ebene.
2) Erstellen Sie einen Arbeitsbereich für Ihre Umgebung: Richten Sie Arbeitsbereiche (z. B. Produktion, Staging, Experimente) ein, um Agenten, Projekte, Teammitglieder, Dashboards, Warnungen und Zugriffskontrollen zu organisieren.
3) Instrumentieren Sie Ihren Agenten mit dem Polarity SDK: Fügen Sie Ihrem Agenten Polarity-Instrumentierung hinzu, damit er Entscheidungen zur Überwachung und Wiedergabe an Polarity streamt. Beispiel in der Quelle gezeigt: import polarity as pl; agent = pl.instrument(agent=my_agent, workspace="prod", capture="decisions", sample_rate=1.0).
4) Führen Sie Ihren Agenten in der Produktion mit aktivierter Entscheidungserfassung aus: Stellen Sie wie gewohnt bereit, aber mit Polarity, das Daten auf Entscheidungsebene erfasst. Polarity wurde entwickelt, um jede Agentenentscheidung in der Produktion zu überwachen und Fehlermuster aufzudecken, bevor Benutzer auf sie stoßen.
5) Überwachen Sie Live-Entscheidungsströme und die Gesundheit auf Verhaltensebene: Verwenden Sie die Produktionsüberwachung von Polarity, um Entscheidungen live zu verfolgen und die Zuverlässigkeit nach Agent und Verhalten (nicht nur Latenz) zu überwachen. Konfigurieren Sie Monitore auf Verhaltensebene und trajektorienbewusste Warnungen, um Regressionen und wiederkehrende Fehlermodi zu erkennen.
6) Untersuchen Sie Fehler, indem Sie Traces ziehen und ähnliche Vorfälle finden: Wenn ein Agent fehlschlägt, öffnen Sie den Trace (Trajektorie) und verwenden Sie das Clustering von Polarity, um ähnliche Fehler (wiederkehrende Muster/Verhaltensweisen) zu finden, damit Sie die Ursachen schneller identifizieren können.
7) Identifizieren und kennzeichnen Sie wiederkehrende Fehlerverhaltensweisen: Verwenden Sie die Verhaltenserkennung und das Clustering von Polarity, um Entscheidungen in Verhaltensweisen (z. B. Tool-Loop-Detektor, veraltete Kontextdrift, halluzinierte Zitate) zu gruppieren und die Auswirkungen auf Benutzer und Agenten zu verstehen.
8) Wiederholen Sie einen Produktionsfehler lokal mit Seed-Reproduktion: Verwenden Sie die Replay-Tools von Polarity, um die identische Sandbox lokal zu reproduzieren (Seed-Reproduzierer) und die exakte Produktionstrajektorie erneut auszuführen. Beispiel in der Quelle gezeigt: uv run plr replay --trace <trace_id> --agent @ examples/agent/agent.toml --diff inline.
9) Befördern Sie den reproduzierten Fehler zu einem Verhalten/einer Leitplanke: Wandeln Sie den erfassten Fehler in eine wiederverwendbare Verhaltensdefinition mit Invarianten und verbotenen Regeln um, damit dieselbe Regression in Zukunft erkannt und blockiert wird. Die Quelle zeigt einen Replay-Flow, der --promote-to-behavior enthalten kann.
10) Blockieren Sie Regressionen in CI mithilfe von geförderten Verhaltensweisen: Führen Sie CI-Regressionstests durch, indem Sie Produktionstraces gegen Kandidatenkorrekturen (Prompt-/Tool-/Modelländerungen) wiedergeben. Fördern Sie Evaluierungen in CI, damit Zusammenführungen blockiert werden, wenn bekannte Fehlerverhaltensweisen wieder auftreten.
11) Messen Sie Nicht-Determinismus mit Replikaten: Konfigurieren Sie Replikationsläufe, um Nicht-Determinismus zu quantifizieren (dieselbe Aufgabe mehrmals ausführen) und Ergebnisse anhand von Verhaltensinvarianten und verbotenen Regeln zu bewerten.
12) Iterieren: Korrekturen ausliefern, Abdeckung erweitern und Zuverlässigkeit steigern: Wenn neue Fehler in der Produktion auftreten, wiederholen Sie die Schleife: erkennen → verfolgen → clustern → wiedergeben → zu Verhalten befördern → in CI blockieren. Im Laufe der Zeit 'sperrt' Polarity erkannte Fehler als Leitplanken, sodass die Zuverlässigkeit steigt.
Polarity FAQs
Polarity ist eine "sandboxed" Evaluierungsinfrastruktur für KI-Agenten. Ihre Keystone-Laufzeitumgebung führt jede Agentenaufgabe in einer isolierten Docker-Sandbox aus, die mit echten Backing Services (z.B. Postgres, Redis, S3, interne APIs) vorgeladen ist, bewertet Läufe anhand von Verhaltensinvarianten und verbotenen Regeln, misst Nicht-Determinismus über Replikate und liefert Fehler mit einem Seed-Reproducer, um die identische Sandbox lokal neu zu erstellen.
Polarity Video
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