Probé esto con un agente de servicio al cliente que estaba evaluando.
Su sistema extrajo datos de los commits de GitHub del agente, analizó los tiempos de respuesta en miles de interacciones, monitoreó el tiempo de actividad durante meses e incluso tuvo en cuenta cómo el equipo de desarrollo respondió a los informes de errores.

El verdadero desafío no es solo redactar políticas. Es entender cuál es el riesgo incluso cuando se trata de software que evoluciona, aprende y cambia con el tiempo.

comportamiento del agente, tiempo de actividad, precisión, retroalimentación del usuario, deriva de capacidad, calidad de integración, y más.
Y no solo están observando la superficie. Sus sistemas de ML están entrenados para detectar problemas sutiles temprano antes de que se conviertan en fallos.

Piensa: un agente que responde un poco más lento, o que se aleja de su función prevista. Esa es una señal temprana de riesgo.
Cada punto de datos hace que el sistema sea más inteligente. Cada reclamación ayuda a refinar los modelos. Es un sistema de riesgo de aprendizaje que sigue evolucionando con los agentes.

Se siente como el primer intento serio de tratar la fiabilidad y seguridad de los agentes como una verdadera ciencia y no como un trabajo de adivinanza.

Power Protocol apoya dos tipos de DAOs de Propósito Especial: SP-DAOs con fines de lucro que convierten las ganancias en $POWER para la distribucional a los Stakeholders activos, y SP-DAOs sin fines de lucro patrocinados por iniciadores y financiados a través de asignaciones de Power DAO tras la finalización de KPI.

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