Okareo
Okareo · Programação · Outros
O Okareo é uma plataforma de testes e avaliação de agentes de IA: coloca usuários sintéticos contra seus agentes de voz e texto para achar casos extremos e depois os monitora em produção.
Sobre Okareo
What Is Okareo
O Okareo é uma plataforma de simulação e avaliação para agentes de IA. Você aponta para um agente de voz ou de texto, e usuários sintéticos chamados Drivers conduzem conversas longas de vários turnos com ele. Eles têm personalidade, contexto e um objetivo, então se desviam como uma pessoa de verdade e alcançam comportamentos que seus roteiros de teste nunca verificam. Depois a plataforma pontua essas conversas e continua observando o agente quando ele já está no ar.
O problema que ele resolve é bem específico. Agentes não caem quando falham. Um assistente de voz dá a política de reembolso errada ou pula uma etapa, e nenhum erro é disparado, então o rastreamento comum nunca pega isso. O Okareo olha para a conversa em si, não para o código ao redor, que é onde essas falhas silenciosas realmente moram.
Os limites também importam. É uma ferramenta para desenvolvedores e equipes de QA, não um complemento que conserta seu agente por você. Funciona com agentes de voz, texto e sem interface, mas você precisa de um agente para testar, e os preços miram equipes que já rodam agentes em produção, não quem só está curioso.
Getting Started
- Crie uma conta no site do Okareo e comece o teste de 14 dias, que libera os limites do plano Pro sem cartão de crédito.
- Registre seu agente como Target, seja um número de telefone para um agente de voz ou um endpoint para um de texto.
- Escreva ou gere Scenarios, que definem as situações que seus Drivers sintéticos vão encenar.
- Escolha seus Checks, as regras do tipo judge, simbólico e de áudio que decidem como é uma conversa aprovada.
- Rode uma Simulation para repetir os cenários contra seu agente e leia os resultados no painel de pontuação.
- Ligue a mesma execução ao CI para que cada pull request seja barrado por conversas reais.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Okareo.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de IA
- Líderes de QA e testes
- Designers de conversação
- Equipes de produto que publicam agentes
Tarefas
- Detectar regressões antes de publicar
- Testar agentes de voz como ligações reais
- Pôr um pipeline RAG sob pressão
- Transformar falhas de produção em testes
Cenários
- Decidir se um agente está pronto para publicar
- Atender uma linha de suporte multilíngue
- Manter um agente de voz estável entre versões
- Auditar um agente por conformidade
Principais recursos
Usuários sintéticos, não roteiros
O Okareo roda Drivers, usuários sintéticos com personalidade e um objetivo, em vez de um roteiro fixo. Eles conduzem conversas longas de vários turnos e se desviam para comportamentos que ninguém anotou. O ganho está na cobertura: um roteiro só verifica o que você já pensou em testar, enquanto um Driver expõe os extremos que você não previu.
Voz e texto numa única plataforma
O mesmo fluxo de Scenarios e Checks cobre agentes de voz, texto e sem interface. A simulação de voz cuida do número de telefone, da conversão de texto em fala, da de fala em texto, da gravação e da orquestração, então você traz o agente e o Okareo faz a ligação. As equipes param de trocar de ferramenta quando a modalidade muda.
Áudio, transcrição e rastreamento numa só tela
Cada ligação chega como áudio, transcrição e rastreamento passo a passo na mesma linha do tempo. Isso significa que quem projeta a conversa e depura uma ligação ruim e quem persegue a chamada de ferramenta que falhou olham para a mesma tela. Diagnosticar uma falha deixa de ser um problema de coordenação.
Avaliação de nível produção em cada pull request
Você pode ligar o Okareo ao CI para que cada commit repita seus cenários. As verificações do tipo judge, simbólico e de áudio pontuam as conversas, e uma execução que estrague o tom, a política ou o roteamento pode barrar o merge. Substitui o olhar em cima de umas poucas amostras por uma barreira que falha à vista de todos.
Monitoramento de produção em tempo real
Os usuários sintéticos continuam sondando seu agente ao vivo depois do lançamento para pegar as falhas quando elas acontecem, incluindo violações de escopo, chamadas de ferramenta erradas e fluxos quebrados. Onde a observabilidade comum mostra um código saudável, isto mostra a conversa descarrilhando antes que os usuários percebam.
Ciclo fechado da produção de volta aos testes
Cada falha que escapa para a produção pode virar um novo cenário sintético na sua próxima execução. A biblioteca de testes se acumula com o tempo sem que ninguém redija casos novos, que é como um agente fica mais difícil de quebrar quanto mais tempo roda em produção.
Prós e contras
Prós
- Os usuários sintéticos acham casos extremos que roteiros fixos não veem, porque improvisam em vez de seguir uma lista.
- Agentes de voz e de texto são testados num mesmo lugar, então você não divide as ferramentas entre modalidades.
- Áudio, transcrição e rastreamento compartilham uma linha do tempo, o que encurta o vai e vem entre designers e engenheiros.
- As execuções cabem no CI e podem barrar uma entrega, o que transforma a avaliação numa barreira e não numa revisão manual.
- As falhas de produção voltam como cenários novos, então a cobertura cresce sem trabalho extra de redação.
Contras
- Está pensado para equipes com um agente no ar para testar, então não serve se você ainda não publicou nada.
- Os planos pagos começam em US$ 199 por mês, o que deixa de fora desenvolvedores individuais e projetos pequenos.
- Tirar proveito depende de escrever bons Scenarios e Checks, e isso tem uma curva de aprendizado real.
- Como avalia conversas e não código, não substitui testes unitários nem o rastreamento comum para falhas de lógica.
Perguntas frequentes
Testa e avalia agentes de IA. Usuários sintéticos chamados Drivers conversam com seu agente de voz ou texto, seus Checks pontuam as conversas, e a plataforma monitora o agente em produção atrás de falhas que não disparam erros.
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