> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Avaliações online > Avalie sessões ao vivo e concluídas quanto a qualidade, conformidade, custo e latência. As avaliações online aplicam julgamentos consistentes às sessões do agente. Use-as para sinais que devem ser medidos continuamente, em vez de investigados apenas durante uma auditoria. ## Revisar a qualidade das avaliações 1. Acesse **Observe → Evaluations**. 2. Adicione uma série e escolha o agente, o ambiente, a pontuação da avaliação, a estatística e a curva. 3. Adicione séries para comparar ambientes, agentes ou chaves de pontuação. 4. Selecione um resultado para abrir as sessões correspondentes ou compartilhar a visualização filtrada. Use **Observe → Metrics** para latência, tokens, custo e outros valores de magnitude. Um dashboard de qualidade exibindo pontuações médias de avaliação e tendências ao longo do tempo. Abra uma sessão no drill-down para inspecionar o raciocínio por pontuação: Uma visualização detalhada de sessão exibindo pontuações de avaliação e raciocínio ao lado do trace completo. ```bash theme={null} fp evals --agent-id checkout-agent --aggregate fp evals --aggregate --env production --status error fp evals --score helpfulness:0.8.. --since 7d ``` Adicione `--json` globalmente antes de `evals` para automação, por exemplo `fp --json evals --aggregate --env production`. Um avaliador recebe a identidade da sessão, o ambiente, os timestamps e os eventos ordenados. Ele pode retornar chaves de pontuação numéricas com raciocínio opcional e um resumo. Avaliadores de longa duração podem retornar um job pendente e ser consultados posteriormente. ## Bons alvos de avaliação * Conclusão de tarefas ou precisão * Fundamentação e risco de alucinação * Seleção e eficiência de ferramentas * Conformidade com políticas ou processos * Orçamentos de custo e latência * Escalada humana obrigatória ## Da pontuação à resposta Exiba pontuações em dashboards para acompanhar tendências. Crie alertas para limites ou condições compostas. Quando uma pontuação declina em uma população, execute uma auditoria para investigar o motivo; quando a causa for uma ação repetível, implante uma política. Implemente avaliações síncronas ou assíncronas com o SDK Python para avaliadores.