Polarity
Polarity es una plataforma de evaluación y monitoreo en "sandbox" para agentes de IA que ejecuta tareas en entornos Docker aislados con servicios de respaldo reales, califica el comportamiento contra invariantes/reglas prohibidas, mide la no determinismo a través de réplicas y proporciona reproducción basada en semillas para reproducir y corregir fallas.
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Información del Producto
Actualizado:19/05/2026
¿Qué es Polarity?
Polarity es un producto de infraestructura de evaluación diseñado para mejorar la confiabilidad de los agentes de IA que se ejecutan en producción, especialmente los flujos de trabajo de larga duración y de varios pasos donde el comportamiento con estado a través de servicios reales es una fuente común de fallas. Posicionado junto a herramientas como Braintrust, LangSmith y Langfuse, Polarity se diferencia al evaluar agentes dentro de entornos "sandbox" realistas (no dependencias simuladas) y al centrarse en el comportamiento a nivel de trayectoria en lugar de solo verificaciones a nivel de "prompt". Ayuda a los equipos a monitorear las decisiones de los agentes en tiempo real, clasificar las fallas rápidamente y convertir los problemas recurrentes en barreras de seguridad duraderas que evitan regresiones.
Características Principales de Polarity
Polarity es una plataforma de evaluación, monitoreo y pruebas de regresión para agentes de IA en producción, construida en torno a la ejecución de tareas de agentes dentro de entornos aislados de Docker que incluyen servicios de respaldo reales (por ejemplo, Postgres, Redis, S3, APIs internas). Captura trayectorias completas de agentes, detecta y agrupa comportamientos de falla recurrentes, puntúa ejecuciones contra invariantes de comportamiento y reglas prohibidas, mide la no determinismo a través de ejecuciones de réplicas, y proporciona reproducción basada en semillas para reproducir fallas localmente y promoverlas a "guardrails" que pueden ser controlados en CI para prevenir regresiones, especialmente para agentes de larga duración, de múltiples pasos y con estado.
Tiempo de ejecución de evaluación en entorno aislado con servicios reales (Keystone): Ejecuta cada tarea del agente en un entorno aislado de Docker precargado con dependencias reales (bases de datos, cachés, almacenamiento de objetos, APIs internas) para sacar a la luz los modos de falla que los entornos simulados a menudo pasan por alto.
Invariantes de comportamiento y puntuación de reglas prohibidas: Evalúa las ejecuciones del agente contra restricciones explícitas de confiabilidad y seguridad (invariantes) y patrones no permitidos (reglas prohibidas), convirtiendo la "calidad del agente" cualitativa en verificaciones aplicables.
Monitoreo de decisiones de producción y transmisiones en vivo: Instrumenta a los agentes para que transmitan decisiones/trayectorias a Polarity, lo que permite un monitoreo constante, visibilidad a nivel de comportamiento y un triaje rápido cuando ocurren fallas.
Descubrimiento de comportamiento, agrupación y alertas de recurrencia: Agrupa las decisiones en comportamientos recurrentes (por ejemplo, bucles de herramientas, deriva de contexto obsoleto, citas alucinadas, seguimiento de inyección de "prompts") y alerta a los equipos cuando reaparecen modos de falla conocidos.
Reproducción con semilla y reproducción con un solo comando: Envía cada falla con un reproductor de semilla que recrea el entorno aislado idéntico localmente, lo que permite una depuración determinista y una iteración más rápida en "prompts", herramientas o modelos.
Control de regresión de CI a partir de trayectorias reales: Promueve las fallas capturadas a comportamientos/"guardrails" que pueden ejecutarse en CI como pruebas de regresión, bloqueando las fusiones cuando un agente reintroduce patrones de falla conocidos.
Casos de Uso de Polarity
Agentes de atención al cliente (e-commerce/SaaS): Detectar y prevenir bucles de llamadas a herramientas, errores de contexto obsoleto y acciones inseguras en flujos de trabajo de reembolso/búsqueda de pedidos; reproducir incidentes reales y controlar las correcciones en CI antes del despliegue.
Agentes de ingeniería de software (devtools/IT): Evaluar agentes de edición de código en entornos aislados y detectar "escapes del espacio de trabajo" o comportamientos de acceso a archivos/sistemas inseguros; reproducir fallas de forma determinista y establecer "guardrails".
Fintech y flujos de trabajo regulados: Utilizar la puntuación de invariantes/reglas prohibidas para hacer cumplir comportamientos orientados al cumplimiento, monitorear la producción en busca de desviaciones y mantener la reproducibilidad de las decisiones del agente para auditorías.
Asistentes de operaciones de atención médica: Ejecutar agentes con estado y de múltiples pasos contra entornos de servicios reales y monitorear las regresiones de confiabilidad (fallas de entrega, secuencias de herramientas incompletas), mejorando la seguridad mediante el control del comportamiento.
Agentes de RAG/investigación y conocimiento: Detectar citas alucinadas y seguimiento de inyección de "prompts" en las salidas de las herramientas; agrupar fallas recurrentes de recuperación/fundamentación y convertirlas en pruebas de regresión automatizadas.
Plataformas de agentes empresariales (sistemas multi-agente): Medir la no determinismo con ejecuciones de réplicas, monitorear la confiabilidad a nivel de comportamiento en muchos agentes y priorizar las correcciones identificando patrones de falla recurrentes de alto impacto.
Ventajas
Evaluación de alta fidelidad a través de servicios de respaldo reales en entornos aislados, muy adecuada para agentes de larga duración y con estado.
Gran reproducibilidad (reproducción con semilla) y depuración/iteración rápida a partir de fallas de producción.
El monitoreo y la agrupación basados en el comportamiento ayudan a los equipos a encontrar las causas raíz y prevenir regresiones recurrentes.
Ruta directa de incidente → reproducción → "guardrail" promovido → control de CI, lo que permite una confiabilidad compuesta a lo largo del tiempo.
Desventajas
Puede ser más pesado que las herramientas de evaluación a nivel de "prompt" para flujos de trabajo simples de una sola llamada.
El uso de entornos aislados con servicios reales puede aumentar la complejidad de la configuración/operación en comparación con los arneses de prueba simulados.
El mejor valor depende de tener tráfico/trayectorias de agentes de producción para monitorear y convertir en comportamientos.
Cómo Usar Polarity
1) Decide si Polarity es la opción correcta: Usa Polarity cuando tengas agentes de IA de larga duración, complejos y de varios pasos y necesites una infraestructura de evaluación que detecte fallas con estado en servicios de respaldo reales (por ejemplo, Postgres/Redis/S3/API internas), no solo problemas a nivel de "prompt".
2) Crea un espacio de trabajo para tu entorno: Configura espacios de trabajo (por ejemplo, producción, preparación, experimentos) para organizar agentes, proyectos, compañeros de equipo, paneles, alertas y controles de acceso.
3) Instrumenta tu agente con el SDK de Polarity: Agrega instrumentación de Polarity a tu agente para que transmita decisiones a Polarity para monitoreo y reproducción. Ejemplo mostrado en la fuente: import polarity as pl; agent = pl.instrument(agent=my_agent, workspace="prod", capture="decisions", sample_rate=1.0).
4) Ejecuta tu agente en producción con la captura de decisiones habilitada: Implementa como de costumbre, pero con Polarity capturando datos a nivel de decisión. Polarity está diseñado para monitorear cada decisión del agente en producción y detectar patrones de falla antes de que los usuarios los encuentren.
5) Monitorea los flujos de decisiones en vivo y la salud a nivel de comportamiento: Usa el monitoreo de producción de Polarity para observar las decisiones en vivo y rastrear la confiabilidad por agente y por comportamiento (no solo la latencia). Configura monitores a nivel de comportamiento y alertas conscientes de la trayectoria para detectar regresiones y modos de falla recurrentes.
6) Investiga las fallas extrayendo rastros y encontrando incidentes similares: Cuando un agente falla, abre el rastro (trayectoria) y usa el agrupamiento de Polarity para encontrar fallas similares (patrones/comportamientos recurrentes) para que puedas identificar las causas raíz más rápido.
7) Identifica y etiqueta los comportamientos de falla recurrentes: Usa el descubrimiento de comportamiento y el agrupamiento de Polarity para agrupar decisiones en comportamientos (por ejemplo, detector de bucle de herramientas, deriva de contexto obsoleto, citación alucinada) y comprender el impacto en usuarios y agentes.
8) Reproduce una falla de producción localmente con reproducción de semilla: Usa las herramientas de reproducción de Polarity para reproducir el "sandbox" idéntico localmente (reproductor de semilla) y volver a ejecutar la trayectoria de producción exacta. Ejemplo mostrado en la fuente: uv run plr replay --trace <trace_id> --agent @ examples/agent/agent.toml --diff inline.
9) Promueve la falla reproducida a un comportamiento/barrera de seguridad: Convierte la falla capturada en una definición de comportamiento reutilizable con invariantes y reglas prohibidas para que la misma regresión se detecte y bloquee en el futuro. La fuente muestra un flujo de reproducción que puede incluir --promote-to-behavior.
10) Bloquea las regresiones en CI usando comportamientos promovidos: Ejecuta pruebas de regresión de CI reproduciendo rastros de producción contra correcciones candidatas (cambios de "prompt"/herramienta/modelo). Promueve las evaluaciones a CI para que las fusiones se bloqueen cuando reaparezcan comportamientos de falla conocidos.
11) Mide la no determinismo con réplicas: Configura ejecuciones de réplicas para cuantificar la no determinismo (ejecuta la misma tarea varias veces) y califica los resultados contra invariantes de comportamiento y reglas prohibidas.
12) Itera: envía correcciones, expande la cobertura y aumenta la confiabilidad: A medida que surgen nuevas fallas en producción, repite el ciclo: detecta → rastrea → agrupa → reproduce → promueve a comportamiento → bloquea en CI. Con el tiempo, Polarity 'bloquea' las fallas detectadas como barreras de seguridad para que la confiabilidad se acumule.
Preguntas Frecuentes de Polarity
Polarity es una infraestructura de evaluación "sandboxed" para agentes de IA. Su tiempo de ejecución Keystone ejecuta cada tarea de agente dentro de un "sandbox" Docker aislado precargado con servicios de respaldo reales (por ejemplo, Postgres, Redis, S3, APIs internas), puntúa las ejecuciones contra invariantes de comportamiento y reglas prohibidas, mide la no determinismo a través de réplicas, y envía fallos con un "seed reproducer" para recrear el "sandbox" idéntico localmente.
Video de Polarity
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