Agentic AI

TinyFish mede sucesso do agente web pela tarefa completa, não pela resposta isolada do modelo

A TinyFish pós-treina um modelo próprio especializado em tarefa de agente web usando Databricks AI Runtime (SFT indo pra DPO), avalia sucesso via MLflow com juiz de IA olhando o histórico de ação completo do agente, e serve em produção via Model Serving: 294 mil execuções e 6,4 milhões de passos de ferramenta em 15 dias.

Cada agente de código com seu próprio banco: branching do Lakebase aplicado ao ciclo de desenvolvimento agêntico

Agentes de código rodando em paralelo contra um único banco de desenvolvimento compartilhado criam conflito de schema, interferência de dado e risco de exposição de dado sensível. Branching instantâneo do Lakebase, aplicado por worktree ou por pull request, dá a cada agente seu próprio banco isolado.