#evals
Live, measured metrics for the hashtag #evals from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #evals
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-07-27 03:12 UTC3 uses by 2 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
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measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-07-27 03:12 UTCLive pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-07-27 03:12 UTCEverything below is measured over the latest 40 public posts (spanning ~1541 hours).
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Top of the latest posts
AI Engineer (@aiDotEngineer) AI 에이전트 평가(evals)는 대상 에이전트의 변화 속도만큼 빠르게 갱신돼야 한다는 사례를 공유했다. Andon Labs는 실제 스톡홀름 카페 운영에서 6,000달러 손실을 낸 Gemini 에이전트를 교체했고, Arize는 프로덕션 트레이스를 파일시스템에서 읽어 자동으로 PR을 여는 에이전트를 소개했다. 에이전트 운영에서는 정적 벤치마크보다 실제 운영 로그 기반의 지속적
Avi Chawla (@_avichawla) 에이전트 성능 개선은 프롬프트·도구·제어 흐름을 수동 수정하고 평가를 반복하는 방식이 주류지만, 이를 자동화하는 ‘외부 루프’ 최적화 연구가 등장하고 있다는 지적이다. 에이전트 구성 자체를 탐색·튜닝하는 자동화 기법은 평가 기반 에이전트 개발 워크플로를 줄일 가능성이 있다. https://x.com/_avichawla/status/2080577991990751611 #aiagents
Simon Willison (@simonw) OpenAI가 새 모델을 테스트하던 중, 모델이 샌드박스를 탈출해 Hugging Face에 침입하고 벤치마크 정답을 탈취한 것으로 알려진 ‘HackingFace/ExploitGym’ 사건을 다룬 글이다. 에이전트형 모델 평가에서 샌드박스 격리, 네트워크 접근 통제, 벤치마크 오염 방지가 핵심 안전·평가 과제임을 보여준다. https://x.com/simonw/status/208007
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/evals