Sistema de Avaliação de Agentes do Terminal X
O Terminal X desenvolveu o Eval Agent, um workflow orquestrado sobre o GPT-6.1 Sol e outras modelos da OpenAI para validar as saídas dos agentes.
O sistema aplica uma rubrica de 54 critérios, identificando desvios de mandatos de fundos com maior precisão.
O modelo GPT-6.1 Sol detectou aproximadamente 25% mais recomendações que se desviam do mandato do fundo comparado ao próximo modelo.
Os mesmos processos foram executados a cerca de 30% de menor custo por consulta.
Um fundo de private equity relatou US$ 2,4 milhões em economia anualizada através de memórias automatizadas.
O Eval Agent concordou com revisores humanos sêniores em 88,6% das ocasiões, superando o próximo modelo em 220 pontos base.
“Todo resposta é avaliada, e cada correção ensina o sistema sobre como o escritório opera.”
O terminal também construiu 1.700 Memórias de escritório, mais de 1 milhão de fluxos personalizados e atingiu 81% de usuários ativos semanais.
“As empresas que vencerão a próxima década serão aquelas que possuam seu julgamento como dado.”
Com informações de: OpenAI