# 10 de março

## Conectores

### **Avaliações manuais para execuções de testes no Agent Component**

Agora você pode avaliar manualmente os resultados dos testes ao executar **Datasets** no **Agent Component**. Em cada **Caso de Teste**, classifique o resultado como positivo (👍🏼) ou negativo (👎🏼) com base na sua avaliação.

Sua avaliação adiciona uma coluna **manual-evaluations** aos detalhes da execução na aba **Execuções** e contribui para uma taxa de sucesso manual do **Dataset**. Esse valor é combinado com os resultados dos **Code Scorers** para fornecer uma visão mais completa do desempenho geral do Dataset.

<a href="https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/ai-tools/llm/testing-your-agent#executar-os-testes" 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%2F3gjT7fdrFvbxA9xthtb5%2Fpt-manual-evals.gif?alt=media&#x26;token=c96a64f5-d6b1-416c-9087-afcf7d7832f2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **Adicione ferramentas MCP do registro ao Agent Component**

Agora você pode adicionar pipelines MCP implantados com o [**MCP Server Trigger**](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/triggers/web-protocols/mcp-server) diretamente pela aba **MCP do Registro** ao configurar ferramentas no **Agent Component**.

Anteriormente, era necessário copiar manualmente as informações de endpoint da página **Run** para configurar uma ferramenta MCP. Com esta atualização, o processo foi simplificado.

A aba **MCP do Registro** lista os pipelines disponíveis implantados em **Test** ou **Prod**, incluindo seu tipo de autenticação, ferramentas configuradas, parâmetros e versão. Ao selecionar um pipeline, campos importantes como **Nome** e **URL do Servidor** são preenchidos automaticamente, tornando a configuração da **MCP Tool** mais rápida e simples.

<a href="https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/ai-tools/llm#adicione-tools" class="button primary">Leia a documentação</a>

<figure><img src="https://4022169739-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FBADq5LDPIuEBwnDe2Jzs%2Fuploads%2Fv4ommcCGs0d8i4uqeS8F%2Fpt-mcp-tools-from-registry.gif?alt=media&#x26;token=2b510e06-28e5-4364-9f94-948a93e9eb19" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Choice e For Each agora suportam Double Braces

Agora os conectores [Choice](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/logic/choice) e [For Each](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/logic/for-each) suportam [expressões Double Braces](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/double-braces), eliminando a necessidade de variáveis temporárias e permitindo usar facilmente dados de etapas anteriores.

No For Each, além do suporte a Double Braces na expressão de iteração, também foi introduzida uma nova referência reservada para acessar o elemento atual do loop:

`{{iterators.<for-each-alias>.current}}`

Essa referência garante acesso consistente ao item que está sendo processado, mesmo quando conectores dentro da iteração modificam o payload.

Essas melhorias aumentam a consistência da sintaxe de expressões entre conectores, reduzem erros de implementação e tornam a criação de automações mais previsível e confiável.

## Documentação

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

* [**Construa Agentes de IA seguros e controlados com Guardrails**](https://app.gitbook.com/s/XfrDexGOLMin51pAiWkq/quickstarts/agent-guardrails)**:** Aprenda como garantir a privacidade dos dados mascarando informações sensíveis e aplicando regras rígidas de resposta.

Também atualizamos a seguinte documentação para oferecer orientações mais relevantes para sua jornada de aprendizado:

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

## **Correções de bugs**

* **Correções de Desfazer/Refazer no Canvas:** Melhoramos o comportamento de desfazer e refazer no Canvas. Agora, essas opções ficam desabilitadas quando o Painel de Execução ou a configuração de Casos de Teste está aberta para evitar ações inesperadas.
* **Erro ao criar uma versão minor:** Corrigimos um bug que impedia os usuários de criar novas versões minor diretamente pelo Histórico do Pipeline.
* **Entradas/saídas longas na aba Resultados do Painel de Execução:** Corrigimos um bug que impedia os usuários de visualizar a entrada ou saída completas na aba Resultados do Painel de Execução quando o conteúdo era muito longo após clicar em Abrir Execução em um Caso de Teste.