Hoje em dia vivemos em um paradoxo

Construir um agente de IA está cada vez mais fácil, mas iterar com confiança...

O difícil — e onde as startups quebram — é a melhoria contínua.

Como você reproduz bugs que aparecem só em edge cases?

Como você prova que a versão N é melhor que a N-1 num sistema probabilístico?

Como você envolve as pessoas certas para avaliar as interações do seu agente? E se as pessoas que constroem o sistema não são as melhores pessoas para avaliar o sistema?

Sem dados confiáveis e ciclos rápidos, você otimiza no escuro.

E o custo do erro só aumenta, especialmente se o seu agente lida com jornadas críticas de usuário.

Loop começou para resolver esse problema.

Estamos começando ajudando você a identificar o que está quebrado — de verdade.

Se você já tem um agente rodando e quer saber onde começar a melhorar, junte-se a nós.