crewAI/docs/v1.14.5/pt-BR/observability/patronus-evaluation.mdx

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title: Avaliação Patronus AI
description: Monitore e avalie o desempenho de agentes CrewAI utilizando a plataforma abrangente de avaliação da Patronus AI para saídas de LLM e comportamentos de agentes.
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# Avaliação Patronus AI

## Visão Geral

[Patronus AI](https://patronus.ai) oferece capacidades abrangentes de avaliação e monitoramento para agentes CrewAI, permitindo avaliar as saídas dos modelos, comportamentos dos agentes e o desempenho geral do sistema. Essa integração possibilita implementar fluxos de avaliação contínuos que ajudam a manter a qualidade e confiabilidade em ambientes de produção.

## Principais Funcionalidades

- **Avaliação Automatizada**: Avaliação em tempo real das saídas e comportamentos dos agentes
- **Critérios Personalizados**: Defina critérios de avaliação específicos para seus casos de uso  
- **Monitoramento de Desempenho**: Acompanhe métricas de desempenho dos agentes ao longo do tempo
- **Garantia de Qualidade**: Assegure consistência na qualidade das saídas em diferentes cenários
- **Segurança & Conformidade**: Monitore possíveis problemas e violações de políticas

## Ferramentas de Avaliação

A Patronus disponibiliza três principais ferramentas de avaliação para diferentes casos de uso:

1. **PatronusEvalTool**: Permite que os agentes selecionem o avaliador e os critérios mais apropriados para a tarefa de avaliação.
2. **PatronusPredefinedCriteriaEvalTool**: Utiliza avaliador e critérios predefinidos, especificados pelo usuário.
3. **PatronusLocalEvaluatorTool**: Utiliza avaliadores customizados definidos pelo usuário.

## Instalação

Para utilizar essas ferramentas, é necessário instalar o pacote Patronus:

```shell
uv add patronus
```

Você também precisará configurar sua chave de API da Patronus como uma variável de ambiente:

```shell
export PATRONUS_API_KEY="your_patronus_api_key"
```

## Passos para Começar

Para utilizar as ferramentas de avaliação da Patronus de forma eficaz, siga estes passos:

1. **Instale o Patronus**: Instale o pacote Patronus usando o comando acima.
2. **Configure a Chave de API**: Defina sua chave de API da Patronus como uma variável de ambiente.
3. **Escolha a Ferramenta Certa**: Selecione a ferramenta de avaliação Patronus mais adequada às suas necessidades.
4. **Configure a Ferramenta**: Configure a ferramenta com os parâmetros necessários.

## Exemplos

### Utilizando PatronusEvalTool

O exemplo a seguir demonstra como usar o `PatronusEvalTool`, que permite aos agentes selecionar o avaliador e critérios mais apropriados:

```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import PatronusEvalTool

# Initialize the tool
patronus_eval_tool = PatronusEvalTool()

# Define an agent that uses the tool
coding_agent = Agent(
    role="Agente de Programação",
    goal="Gerar código de alta qualidade e verificar se a saída é código",
    backstory="Um programador experiente que pode gerar código Python de alta qualidade.",
    tools=[patronus_eval_tool],
    verbose=True,
)

# Example task to generate and evaluate code
generate_code_task = Task(
    description="Crie um programa simples para gerar os N primeiros números da sequência de Fibonacci. Selecione o avaliador e os critérios mais apropriados para avaliar sua saída.",
    expected_output="Programa que gera os N primeiros números da sequência de Fibonacci.",
    agent=coding_agent,
)

# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[generate_code_task])
result = crew.kickoff()
```

### Utilizando PatronusPredefinedCriteriaEvalTool

O exemplo a seguir demonstra como usar o `PatronusPredefinedCriteriaEvalTool`, que utiliza avaliador e critérios predefinidos:

```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import PatronusPredefinedCriteriaEvalTool

# Initialize the tool with predefined criteria
patronus_eval_tool = PatronusPredefinedCriteriaEvalTool(
    evaluators=[{"evaluator": "judge", "criteria": "contains-code"}]
)

# Define an agent that uses the tool
coding_agent = Agent(
    role="Agente de Programação",
    goal="Gerar código de alta qualidade",
    backstory="Um programador experiente que pode gerar código Python de alta qualidade.",
    tools=[patronus_eval_tool],
    verbose=True,
)

# Example task to generate code
generate_code_task = Task(
    description="Crie um programa simples para gerar os N primeiros números da sequência de Fibonacci.",
    expected_output="Programa que gera os N primeiros números da sequência de Fibonacci.",
    agent=coding_agent,
)

# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[generate_code_task])
result = crew.kickoff()
```

### Utilizando PatronusLocalEvaluatorTool

O exemplo a seguir demonstra como usar o `PatronusLocalEvaluatorTool`, que utiliza avaliadores customizados via função:

```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import PatronusLocalEvaluatorTool
from patronus import Client, EvaluationResult
import random

# Initialize the Patronus client
client = Client()

# Register a custom evaluator
@client.register_local_evaluator("random_evaluator")
def random_evaluator(**kwargs):
    score = random.random()
    return EvaluationResult(
        score_raw=score,
        pass_=score >= 0.5,
        explanation="example explanation",
    )

# Initialize the tool with the custom evaluator
patronus_eval_tool = PatronusLocalEvaluatorTool(
    patronus_client=client,
    evaluator="random_evaluator",
    evaluated_model_gold_answer="example label",
)

# Define an agent that uses the tool
coding_agent = Agent(
    role="Agente de Programação",
    goal="Gerar código de alta qualidade",
    backstory="Um programador experiente que pode gerar código Python de alta qualidade.",
    tools=[patronus_eval_tool],
    verbose=True,
)

# Example task to generate code
generate_code_task = Task(
    description="Crie um programa simples para gerar os N primeiros números da sequência de Fibonacci.",
    expected_output="Programa que gera os N primeiros números da sequência de Fibonacci.",
    agent=coding_agent,
)

# Create and run the crew
crew = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[generate_code_task])
result = crew.kickoff()
```

## Parâmetros

### PatronusEvalTool

O `PatronusEvalTool` não exige parâmetros durante a inicialização. Ele busca automaticamente os avaliadores e critérios disponíveis a partir da API da Patronus.

### PatronusPredefinedCriteriaEvalTool

O `PatronusPredefinedCriteriaEvalTool` aceita os seguintes parâmetros durante a inicialização:

- **evaluators**: Obrigatório. Uma lista de dicionários contendo o avaliador e os critérios a serem utilizados. Por exemplo: `[{"evaluator": "judge", "criteria": "contains-code"}]`.

### PatronusLocalEvaluatorTool

O `PatronusLocalEvaluatorTool` aceita os seguintes parâmetros durante a inicialização:

- **patronus_client**: Obrigatório. Instância do cliente Patronus.
- **evaluator**: Opcional. O nome do avaliador local registrado a ser utilizado. Default é uma string vazia.
- **evaluated_model_gold_answer**: Opcional. A resposta padrão (“gold answer”) para uso na avaliação. O padrão é uma string vazia.

## Uso

Ao utilizar as ferramentas de avaliação Patronus, você fornece a entrada do modelo, a saída e o contexto, e a ferramenta retorna os resultados da avaliação a partir da API da Patronus.

Para o `PatronusEvalTool` e o `PatronusPredefinedCriteriaEvalTool`, os seguintes parâmetros são obrigatórios ao chamar a ferramenta:

- **evaluated_model_input**: A descrição da tarefa do agente, em texto simples.
- **evaluated_model_output**: A saída da tarefa pelo agente.
- **evaluated_model_retrieved_context**: O contexto do agente.

Para o `PatronusLocalEvaluatorTool`, os mesmos parâmetros são necessários, mas o avaliador e a resposta padrão são especificados durante a inicialização.

## Conclusão

As ferramentas de avaliação da Patronus fornecem uma forma poderosa de avaliar e pontuar entradas e saídas de modelos utilizando a plataforma Patronus AI. Ao possibilitar que agentes avaliem suas próprias saídas ou as de outros agentes, essas ferramentas ajudam a aprimorar a qualidade e confiabilidade dos fluxos de trabalho do CrewAI.