Eu testei isso com um agente de atendimento ao cliente que eu estava avaliando.
O sistema deles extraiu dados dos commits do GitHub do agente, analisou os tempos de resposta em milhares de interações, monitorizou o tempo de atividade ao longo de meses e até considerou como a equipe de desenvolvimento respondeu a relatórios de bugs.

O verdadeiro desafio não é apenas redigir políticas. É entender qual é o risco quando se lida com software que evolui, aprende e muda ao longo do tempo.

comportamento do agente, tempo de atividade, precisão, feedback do usuário, desvio de capacidade, qualidade de integração, e mais.
E eles não estão apenas a observar a superfície. Os seus sistemas de ML estão treinados para detectar problemas subtis precocemente antes que se tornem falhas.

Pense: um agente a ficar ligeiramente mais lento a responder ou a desviar-se da sua função pretendida. Esse é um sinal precoce de risco.
Cada ponto de dados torna o sistema mais inteligente. Cada reivindicação ajuda a refinar os modelos. É um sistema de risco de aprendizado que continua a evoluir com os agentes.

Parece a primeira tentativa séria de tratar a fiabilidade e segurança dos agentes como uma verdadeira ciência e não como um mero palpite.

O Power Protocol suporta dois tipos de DAOs de Propósito Especial: SP-DAOs com fins lucrativos que convertem ganhos em $POWER para distribuição a Stakeholders ativos, e SP-DAOs sem fins lucrativos patrocinados por iniciadores e financiados através de alocações do Power DAO após a conclusão de KPI.

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