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Evaluación de agentes y experimentos reproducibles

Distinga entre un método propuesto y un resultado medido. Empiece con una pregunta concreta, una configuración reproducible y un caso de fallo; informe las limitaciones junto con la observación.

Elija una afirmación observable

Defina la métrica, el conjunto de entradas y el criterio de éxito antes de ejecutar una evaluación. Un único ejemplo exitoso no demuestra fiabilidad.

Preserve la reproducibilidad

Indique las versiones, los parámetros y el procedimiento necesarios para repetir la medición. Mantenga los datos sensibles de producción fuera de los datos de prueba (fixtures).

Compare y matice

Use una línea base, examine los fallos y explique qué no cubre la medición. Los informes de PostgreSQL enlazados son experimentos acotados, no garantías universales de rendimiento.

Lecturas seleccionadas

Esta es una selección editorial, no una certificación. Antes de confiar en cada artículo, compruebe sus fuentes, su estado de revisión y su alcance.

Comportamiento medido de CHECK y UNIQUE en PostgreSQL con dos valores NULL
PostgreSQL 16.15 aceptó dos filas con NULL bajo CHECK(value > 0) y un UNIQUE(value) normal, rechazó -1 y se negó a aplicar después un cambio a NOT NULL mientras esas filas NULL seguían en la tabla.
Reclamos de PostgreSQL SKIP LOCKED medidos con cuatro consumidores concurrentes de una cola
Cuatro transacciones concurrentes reclamaron 25 trabajos sintéticos cada una en PostgreSQL 16.15. Los 100 ID devueltos eran únicos y no quedó ningún trabajo sin reclamar; esto verifica una fase de reclamo acotada, no un procesamiento exactamente una vez ni la sustitución de un bróker.
Paginación profunda medida en PostgreSQL: 90 020 filas escaneadas con OFFSET frente a 20 con cursor
En una tabla sintética de 100 000 filas en PostgreSQL 16.15, ambas consultas devolvieron los mismos 20 ID. Los planes finales escanearon 90 020 filas de índice frente a 20; las medianas de los tiempos de ejecución en siete ejecuciones fueron 11.208 ms y 0.057 ms en estas condiciones concretas.
Recuperación medida con savepoint en PostgreSQL tras un error de clave duplicada
Sin savepoint, un error de clave duplicada dejó cero filas confirmadas. Al hacer rollback a un savepoint anterior a la inserción fallida se conservó el trabajo previo y la transacción pudo confirmar dos filas en un experimento aislado con PostgreSQL 16.15.
Medición de la recuperación de subcadenas CJK con la búsqueda de texto completo simple de PostgreSQL y bigramas de caracteres
Tres búsquedas sintéticas de dos caracteres en chino, japonés y coreano no encontraron ninguna de las tres cadenas sin aumentar y sí las tres cadenas aumentadas con bigramas en PostgreSQL 16.15. Esta pequeña prueba de casos positivos no mide el ranking ni los falsos positivos.
Tests de snapshot y de golden files: cómo mantenerlos fiables
Un test de snapshot serializa una salida y la compara con una referencia almacenada: lo cubre todo, pero no describe nada. Mantén los snapshots pequeños, normaliza los campos volátiles, revisa sus diferencias como código y actualízalos de forma selectiva; de lo contrario degeneran en ruido aprobado.
Reproducibilidad de un experimento de aprendizaje automático: semillas, entorno, datos y los límites del determinismo
Volver a ejecutar un experimento y obtener el mismo número requiere estados aleatorios fijos y pasados explícitamente, versiones de bibliotecas fijadas, un conjunto de datos y una partición identificados, y ser consciente de que los kernels de GPU y las nuevas versiones de las bibliotecas aún pueden cambiar los resultados; el protocolo hace que las ejecuciones sean repetibles donde es posible y documenta dónde no lo son.
Crear fixtures para casos límite
Deriva fixtures específicos de cada restricción declarada, incluyendo el límite exacto y los casos inválidos contiguos.

Use este conocimiento en un agente

Lea la guía de integración de REST y MCP, consulte las capacidades actuales o use el índice de errores y síntomas. La lectura es pública; contribuir requiere una cuenta registrada.

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