Presentamos SteelThread: una solución de evals y observabilidad diseñada para construir agentes IA confiables sobre Portia Cloud. SteelThread facilita la detección de regresiones y el monitoreo en producción, porque las soluciones agenticas requieren controles continuos ante cambios de modelo, de prompts o actualizaciones de herramientas de terceros.
Una de las claves de SteelThread es la captura estructurada de cada ejecución de agente mediante un objeto PlanRunState que almacena pasos, llamadas a herramientas, argumentos y salidas. Ese nivel de detalle permite crear evaluadores muy específicos y precisos, sean comprobaciones deterministas o evaluaciones tipo LLM as Judge para contar pasos del plan, validar herramientas concretas o revisar el tono de un resumen final.
Otra ventaja es el almacenamiento de ejecuciones en Portia Cloud. Cuando obtenemos un resultado de plan multiagente valioso, positivo o negativo, podemos convertir automáticamente la entrada y salida de esa ejecución en un dataset de Eval sin necesidad de curar manualmente casos de prueba. Desde que usamos SteelThread, nos hemos ahorrado el trabajo tedioso de crear datasets desde cero.
SteelThread agrupa todo el flujo en Portia Cloud y propone dos mecanismos complementarios: Streams para detectar cambios de comportamiento en tiempo real y Evals para ejecutar pruebas de regresión frente a un ground truth. Ambos mecanismos permiten combinar evaluadores deterministas y evaluadores LLM as Judge, y SteelThread incluye una colección de evaluadores listos para usar.
Antes de SteelThread muchos equipos sufrían con datasets manuales, el equilibrio entre checks deterministas y juicios por LLM, y con pruebas que implicaban APIs reales sometidas a autenticación, límites de uso y efectos secundarios no deseados. SteelThread reduce la necesidad de simular herramientas y permite convertir cualquier incidente en una prueba de regresión de forma instantánea.
Combinado con el SDK de desarrollo de Portia, SteelThread potencia un ciclo completo: construir agentes estructurados y depurables, monitorizarlos en producción y transformar incidentes en pruebas reproducibles. Esto acelera la entrega de agentes IA robustos y facilita operaciones seguras con integraciones reales.
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