Agentes de IA orientados à avaliação: como a Zepto escala o suporte ao cliente com Databricks e MLflow
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
A Zepto construiu seus agentes de suporte ao cliente na Databricks e no MLflow usando uma abordagem orientada à avaliação, tratando traces, golden datasets e verificações LLM-as-judge como infraestrutura essencial, e conectando desenvolvimento e produção por meio de uma arquitetura de loop duplo com um gate de qualidade rigoroso. O resultado: 65% de redução nos custos de suporte e retorno do investimento em menos de um mês, oferecendo a outros criadores de IA um modelo reutilizável para incorporar confiabilidade, custo e risco em agentes prontos para produção.
* Como a Zepto constrói agentes de IA orientados à avaliação na Databricks e no MLflow, usando traces, golden datasets e avaliações LLM-as-judge como infraestrutura essencial para sistemas de LLM. * Como uma arquitetura de loop duplo — desenvolvimento e produção conectados por um gate de qualidade rigoroso — oferece um padrão concreto para projetar confiabilidade, controlar custos e gerenciar riscos em agentes de larga escala. * Como esse framework alcança 65% de redução nos custos de suporte e retorno do investimento em menos de um mês, oferecendo aos criadores de IA um modelo reutilizável para o design de agentes de alto impacto e prontos para produção.