# 24 de fevereiro

## Conectores

### **Avaliações para testes de agentes**

Introduzimos **Avaliações** no Agent Component para permitir a validação automatizada dos resultados do modelo.

As Avaliações permitem definir regras de validação estruturadas usando expressões JSONPath e lógica de comparação configurável (como **Não vazio**, **Contém** ou **Igual a**). Essas regras são executadas em cada experimento dentro de um conjunto de dados e retornam resultados claros de aprovação/reprovação.

Com as Avaliações, agora você pode:

* Verificar automaticamente a presença de campos e tipos de dados
* Aplicar regras de valores determinísticos
* Detectar regressões estruturais antes da implantação
* Validar resultados em várias variações de entrada

Esse aprimoramento adiciona uma camada de validação objetiva aos fluxos de trabalho de IA, melhorando a confiabilidade e reduzindo a inspeção manual.

<a href="https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/ai-tools/llm/testing-your-agent" class="button primary">Saiba mais</a>

<figure><img src="https://4022169739-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FBADq5LDPIuEBwnDe2Jzs%2Fuploads%2FvkEQIbeBXbfprqYOaDVm%2Fqs-avaliacoes.gif?alt=media&#x26;token=05194cfd-2e2d-4960-8753-f47abd6b5c71" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Atualização no formato de resposta do MCP Server Trigger

Na release anterior, o formato de resposta do [MCP Server Trigger](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/triggers/web-protocols/mcp-server) foi atualizado para se alinhar com a especificação oficial do protocolo MCP para **saídas de texto**, encapsulando as respostas dentro do campo de `content`.

Com esta versão, ampliamos a implementação para oferecer suporte a saídas estruturadas que agora são devidamente retornadas no campo `structuredContent`, conforme definido pelo protocolo MCP.

Essa melhoria garante total conformidade com a especificação de resposta da ferramenta/chamada e garante o tratamento consistente de dados textuais e estruturados em integrações compatíveis com MCP.

## Melhorias da Plataforma

### **Desfazer e Refazer no Canvas**

Aumente a eficiência do seu fluxo de trabalho e edite com mais confiança. Agora você pode desfazer ou refazer ações rapidamente no Canvas, como adicionar ou remover conectores ou atualizar configurações, usando os novos botões **Desfazer** e **Refazer**. Localizados no canto inferior direito, esses controles também podem ser acessados por atalhos de teclado no Windows, Linux e macOS.

* **Desfazer:** Ctrl + Z (Windows/Linux) ou Cmd + Z (macOS).
* **Refazer:** Ctrl + Shift + Z (Windows/Linux) ou Cmd + Shift + Z (macOS).

<a href="https://app.gitbook.com/s/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/development-cycle/build-overview/canvas" class="button primary">Confira</a>

<figure><img src="https://4022169739-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FBADq5LDPIuEBwnDe2Jzs%2Fuploads%2FxAYQOJO6lTYq7hNk3vZQ%2FDesfazer%20e%20refazer%20(v2).gif?alt=media&#x26;token=dc3fbb1d-80f8-493a-9ff3-e7252d9426b4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **Transmissão de Dados agora disponível para Splunk**

A Transmissão de Dados na Digibee Integration Platform agora oferece suporte ao Splunk. Você pode transmitir automaticamente logs e dados de execução para uma das plataformas de análise de dados mais poderosas do mundo, em tempo real.

<a href="https://app.gitbook.com/s/cO0A6g1dOsu8BiHYqO67/platform-administration/settings/data-streaming/data-streaming-splunk" class="button primary">Leia a documentação completa</a>

<figure><img src="https://4022169739-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FBADq5LDPIuEBwnDe2Jzs%2Fuploads%2F3FWVuySdPMXwTXUedw6F%2FTransmiss%C3%A3o%20de%20dados%20-%20Splunk.gif?alt=media&#x26;token=e756854b-146b-4027-9cfd-6ad220bca8e6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Documentação

Criamos a seguinte documentação de casos de uso para expandir seu conhecimento sobre IA na Digibee Integration Platform:

* [**Construa seu primeiro workflow de testes de IA com Datasets e Avaliações**](https://app.gitbook.com/s/XfrDexGOLMin51pAiWkq/quickstarts/first-ai-testing-workflow): Crie um workflow funcional de testes de IA que valide saídas JSON estruturadas em múltiplas variações de entrada.

## **Correções de bugs**

* **Botão “Ver mais logs” não funciona:** Corrigimos o bug que impedia o usuário de visualizar a lista completa de logs na aba de Execuções detalhadas da página de Execuções.