Descrição
GrowthOS é uma plataforma projetada para reconstruir e avaliar jornadas de agentes em cenários do mundo real. Foca em entender como os agentes descobrem, escolhem e usam produtos ao reconstruir a jornada da tarefa, que inclui o objetivo do agente, as superfícies de produto encontradas e as evidências que conectam esses eventos. GrowthOS diferencia entre reconstrução de produção e Evals controladas. Enquanto a reconstrução descreve o comportamento real do produto com base nas evidências disponíveis, as Evals executam tarefas definidas sob condições controladas para comparar agentes, modelos, ambientes e tratamentos de produtos. Essa abordagem permite uma compreensão abrangente das interações dos agentes e ajuda a identificar áreas para melhorias.
A plataforma requer acesso a dados dependendo da tarefa e superfícies envolvidas, com uma chamada de escopo para identificar o conjunto de evidências necessárias. GrowthOS enfatiza a importância da confiança nas evidências, que qualifica o processo de reconstrução. Mantém métricas separadas para ATCR de produção, taxa de aprovação de Eval e confiança nas evidências, garantindo que cada medida responda a perguntas diferentes sem colapsá-las em uma única pontuação.
GrowthOS integra-se a várias fontes de evidências de propriedade do produto, incluindo navegador, documentos, autenticação, API, MCP, CLI, SDK e sistemas de backend. Oferece SDKs em Python e TypeScript para instrumentar eventos de aplicação e backend. As medidas de segurança da plataforma incluem a minimização de dados antes da correlação, limites de inquilinos, identificadores escopados e redação pré-armazenamento.
GrowthOS é ideal para equipes que buscam melhorar a taxa de conclusão de tarefas de agentes de seus produtos, entendendo as interações reais dos agentes e fazendo melhorias baseadas em dados. É confiável por equipes de várias empresas e é liderado por uma equipe de fundadores experientes com formações em engenharia e IA.
Recursos principais de GrowthOS
Reconstruir jornadas de agentes
Executar Evals controladas
Medir ATCR de produção
Integrar com evidências de propriedade do produto
SDK em Python para eventos de backend
SDK em TypeScript para eventos de navegador
Classificação de confiança nas evidências
Controles de segurança e privacidade
Como usar GrowthOS?
Configurar: Configurar acesso a dados e caminhos de evidências
Usar: Reconstruir jornadas de agentes e executar Evals
Otimizar: Analisar resultados para melhorar interações do produto
Verificar: Medir resultados do mundo real após a implementação
Casos de uso de GrowthOS
- Reconstrução de jornada de agentes
- Avaliações de tarefas controladas
- Insights para melhoria de produtos
- Tomada de decisão baseada em evidências
- Gestão de segurança e privacidade
