O outcome eleva uma sessão de conversa para trabalho. Você define como o resultado final deve ser e como medir a qualidade. O agente trabalha em direção a esse objetivo, autoavaliando-se e iterando até que o resultado seja alcançado.
Quando você define um resultado, o harness provisiona automaticamente um grader (avaliador) para avaliar o artefato em relação a uma rubrica. O grader usa uma "context window" (janela de contexto) separada para evitar ser influenciado pelas escolhas de implementação do agente principal.
O grader retorna uma explicação resumindo quais critérios foram aprovados ou reprovados, ou confirmando que o artefato satisfaz a rubrica. Esse feedback é devolvido ao agente para a próxima iteração.
Todas as requisições à Managed Agents API exigem o cabeçalho beta managed-agents-2026-04-01. O SDK define o cabeçalho beta automaticamente.
Uma rubrica é um documento markdown que descreve a pontuação por critério. A rubrica é obrigatória.
Exemplo de rubrica:
# DCF Model Rubric
## Revenue Projections
- Uses historical revenue data from the last 5 fiscal years
- Projects revenue for at least 5 years forward
- Growth rate assumptions are explicitly stated and reasonable
## Cost Structure
- COGS and operating expenses are modeled separately
- Margins are consistent with historical trends or deviations are justified
## Discount Rate
- WACC is calculated with stated assumptions for cost of equity and cost of debt
- Beta, risk-free rate, and equity risk premium are sourced or justified
## Terminal Value
- Uses either perpetuity growth or exit multiple method (stated which)
- Terminal growth rate does not exceed long-term GDP growth
## Output Quality
- All figures are in a single .xlsx file with clearly labeled sheets
- Key assumptions are on a separate "Assumptions" sheet
- Sensitivity analysis on WACC and terminal growth rate is includedPasse a rubrica como texto inline em user.define_outcome (veja a próxima seção), ou faça upload dela através da Files API para reutilização entre sessões.
Fazer upload através da Files API requer ambos os cabeçalhos beta managed-agents-2026-04-01 e files-api-2025-04-14.
rubric = client.beta.files.upload(file=Path("/tmp/rubric.md"))
print(f"Uploaded rubric: {rubric.id}")Após criar uma sessão, envie um evento user.define_outcome. O agente começa a trabalhar imediatamente; nenhum evento adicional de mensagem do usuário é necessário.
# Criar uma sessão
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Financial analysis on Costco",
)
# Definir o resultado — o agente começa a trabalhar ao recebê-lo
client.beta.sessions.events.send(
session_id=session.id,
events=[
{
"type": "user.define_outcome",
"description": "Build a DCF model for Costco in .xlsx",
"rubric": {"type": "text", "content": RUBRIC},
# ou: "rubric": {"type": "file", "file_id": rubric.id},
"max_iterations": 5, # optional; default 3, max 20
}
],
)O progresso em uma sessão orientada a resultados é exibido no stream de eventos.
agent.* (como mensagens e uso de ferramentas) mostram o progresso em direção ao resultado.span.outcome_evaluation_* são emitidos apenas para sessões orientadas a resultados e mostram o número de loops de iteração e o processo de feedback do grader.user.message para uma sessão orientada a resultados para direcionar o trabalho do agente conforme ele progride, mas isso não é obrigatório: o agente trabalha em direção ao resultado por conta própria, iterando até ter sucesso ou esgotar as iterações.user.interrupt pausa o trabalho no resultado atual e marca o span.outcome_evaluation_end.result como interrupted, permitindo que você inicie um novo resultado.Apenas um resultado é suportado por vez, mas você pode encadear resultados em sequência. Para fazer isso, envie um novo evento user.define_outcome após o evento terminal do resultado anterior.
Este é o evento que você envia para iniciar um resultado. Ele é ecoado de volta no recebimento, incluindo um timestamp processed_at e um outcome_id.
{
"type": "user.define_outcome",
"description": "Build a DCF model for Costco in .xlsx",
"rubric": { "type": "file", "file_id": "file_01..." },
"max_iterations": 5
}Emitido quando o grader inicia uma avaliação sobre um loop de iteração. O campo iteration é um contador de revisão indexado em 0: 0 é a primeira avaliação, 1 é a reavaliação após a primeira revisão, e assim por diante.
{
"type": "span.outcome_evaluation_start",
"id": "sevt_01def...",
"outcome_id": "outc_01a...",
"iteration": 0,
"processed_at": "2026-03-25T14:01:45Z"
}Heartbeat emitido enquanto o grader está em execução. O raciocínio interno do grader é opaco: você vê que ele está trabalhando, não o que ele está pensando.
{
"type": "span.outcome_evaluation_ongoing",
"id": "sevt_01ghi...",
"outcome_id": "outc_01a...",
"processed_at": "2026-03-25T14:02:10Z"
}Emitido após o grader terminar de avaliar uma iteração. O campo result indica o que acontece a seguir.
| Result | Próximo passo |
|---|---|
satisfied | A sessão transiciona para idle. |
needs_revision | O agente inicia um novo ciclo de iteração. |
max_iterations_reached | Nenhum ciclo de avaliação adicional. O agente pode executar uma revisão final antes de a sessão transicionar para idle. |
failed | A sessão transiciona para idle. Retornado quando a rubrica fundamentalmente não corresponde à tarefa, por exemplo, se a descrição e a rubrica se contradizem. |
interrupted | Emitido apenas se outcome_evaluation_start já tiver sido disparado antes da interrupção. |
{
"type": "span.outcome_evaluation_end",
"id": "sevt_01jkl...",
"outcome_evaluation_start_id": "sevt_01def...",
"outcome_id": "outc_01a...",
"result": "satisfied",
"explanation": "All 12 criteria met: revenue projections use 5 years of historical data, WACC assumptions are stated, sensitivity table is included...",
"iteration": 0,
"usage": {
"input_tokens": 2400,
"output_tokens": 350,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 1800
},
"processed_at": "2026-03-25T14:03:00Z"
}Você pode escutar no stream de eventos por span.outcome_evaluation_end, ou fazer polling em GET /v1/sessions/:id e ler outcome_evaluations[].result:
session = client.beta.sessions.retrieve(session.id)
for outcome in session.outcome_evaluations:
print(f"{outcome.outcome_id}: {outcome.result}")
# outc_01a...: satisfiedO agente grava arquivos de saída em /mnt/session/outputs/ dentro do sandbox. Quando a sessão estiver em idle, busque-os através da Files API com escopo para a sessão:
# Listar arquivos produzidos por esta sessão
files = client.beta.files.list(scope_id=session.id)
for f in files:
print(f.id, f.filename)
# Baixar um arquivo
if files.data:
content = client.beta.files.download(files.data[0].id)
content.write_to_file("/tmp/output.txt")Was this page helpful?