> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.mka1.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Importar uma execução concluída do agente de codificação > Envia diretamente um job de harness concluído — a execução e suas tentativas —, de modo que os resultados nunca fazem round-trip pelo armazenamento externo, como acontece com o importador do Hugging Face. Todo `task_id` já deve existir no manifesto da versão do conjunto de destino; IDs desconhecidos são rejeitados em vez de inventados, porque um erro de digitação, de outra forma, seria importado como uma tarefa que o conjunto não possui e interpretado como um modelo que nunca cobriu a versão. A execução é registrada como `completed` e não é executada: isto é uma gravação, não uma solicitação de execução, então nenhum workflow é iniciado. As tentativas que cobrem todas as tarefas da versão recebem `task_ids: null`, que é o que permite que a execução seja classificada como uma varredura completa. As trajetórias NÃO fazem parte deste payload — uma execução completa de 91 tarefas gerou 8,3 MB delas — então faça upload de cada uma depois em `PUT /evals/runs/{run_id}/samples/{sample_index}/trajectory`. Passe `idempotency_key` e um upload reenviado retornará a primeira execução em vez de duplicar as tentativas por trás de uma linha do board. ## OpenAPI ````yaml https://apigw.mka1.com/speakeasy.json?language=pt-BR post /api/v1/llm/evals/imports/agent-run openapi: 3.1.1 info: title: MKA1 API version: 1.1.0 description: >- A API MKA1 é uma API RESTful que fornece acesso à plataforma MKA1. Aprenda como começar a usar a API e o SDK TypeScript [aqui](https://mka1.apidocumentation.com/guides/getting-started). license: name: Proprietário servers: - url: https://apigw.mka1.com description: MKA1 API Gateway - url: / description: Relative server URL (configurable via SDK constructor) security: [] tags: - name: Resource Authorization description: >- Gerencie permissões para recursos LLM. Crie recursos, conceda/revoque permissões e exclua recursos. Apenas os proprietários dos recursos podem conceder, revogar ou excluir permissões. x-displayName: Autorização de Recurso - name: Embeddings description: >- Endpoints da API de incorporação de texto para gerar representações vetoriais de texto. Crie incorporações semânticas para busca, clustering e correspondência de similaridade usando vários modelos de incorporação. x-displayName: Incorporações - name: Feedback description: >- API de feedback do usuário para avaliar e comentar sobre as conclusões de chat. Coleta de classificações de positivo/negativo e feedback detalhado para melhorar as respostas do modelo e acompanhar a satisfação do usuário. x-displayName: Feedback - name: Images description: >- Pontos de extremidade da API de geração de imagens para criar imagens a partir de descrições de texto. Gere imagens com controle sobre tamanho, qualidade e estilo. x-displayName: Imagens - name: MCP Vault description: >- API do cofre MCP para armazenar configurações de servidor MCP de propriedade do usuário e credenciais criptografadas. Os agentes referenciam IDs de cofre para que os segredos sejam resolvidos apenas no momento da execução da ferramenta. x-displayName: Cofre MCP - name: Speech description: >- Pontos de extremidade da API de fala para processamento de áudio. Converta texto em fala com som natural (TTS) ou transcreva fala em texto (STT) em diferentes idiomas. x-displayName: Discurso - name: Usage description: >- API de rastreamento de uso e análise para monitoramento do consumo de tokens, contagem de solicitações e análise de custos. Veja estatísticas detalhadas por usuário, modelo e período de tempo. x-displayName: Uso - name: Extract description: >- API de extração de dados estruturados para extrair informações de arquivos. Defina esquemas JSON para extrair dados estruturados de imagens, PDFs e documentos. Suporta modelos de esquema reutilizáveis. x-displayName: Extração - name: Text Classification description: >- API de classificação de texto para categorizar textos em rótulos predefinidos. Use modelos de IA para classificar o conteúdo textual para análise de sentimento, categorização de tópicos e moderação de conteúdo. x-displayName: Classificação de Texto - name: Responses description: >- API de respostas com agentes para criar agentes de IA com uso autônomo de ferramentas. Crie assistentes conversacionais que podem usar pesquisa na web, operações de arquivos, geração de imagens, execução de código, simulação de uso de computador e integrações MCP. Suporta processamento em segundo plano, streaming e monitoramento de status em tempo real. x-displayName: Respostas - name: Files description: >- API de gerenciamento de arquivos para upload, armazenamento e gerenciamento de arquivos com expiração automática e integração com S3. Faça upload de arquivos que podem ser usados com Assistentes, Armazenamentos Vetoriais e outras funcionalidades. Os arquivos são armazenados no S3 com metadados rastreados no PostgreSQL. Suporta limpeza automática de arquivos expirados. x-displayName: Arquivos - name: Vector Stores description: >- API de armazenamento de vetores para armazenar e pesquisar documentos usando embeddings. Crie armazenamentos de vetores, faça upload de arquivos com divisão automática e geração de embeddings, e realize pesquisas semânticas. Os arquivos são processados de forma assíncrona usando fluxos de trabalho Temporais para durabilidade. Suporta limpeza automática de armazenamentos expirados e LanceDB para armazenamento eficiente de vetores. x-displayName: Armazenamentos de Vetores - name: Conversations description: >- API de gerenciamento de conversas para armazenar e recuperar o estado da conversa durante chamadas à API de Resposta. Crie conversas, adicione itens (mensagens do usuário, mensagens do assistente, mensagens do sistema) e mantenha o histórico da conversa. Suporta rastreamento de metadados e gerenciamento de estado de diálogo em múltiplas interações. x-displayName: Conversa - name: Guardrails description: >- API de diretrizes de segurança de IA para configurar moderação de conteúdo e políticas de segurança. Configure listas de palavras proibidas, detecção de injeção de prompts e prevenção de vazamento de prompts do sistema. As diretrizes aplicam-se a todas as solicitações de uma conta e podem ser testadas antes da implementação. x-displayName: Guarda-corpos - name: Models description: >- API de listagem de modelos para descobrir modelos disponíveis. Retorna IDs de modelos, propriedade e metadados de todos os modelos registrados no gateway. x-displayName: Modelos - name: Skills description: >- API de habilidades para gerenciar pacotes versionados de instruções e arquivos seguindo o padrão de Habilidades do Agente. Crie, versionar e baixe pacotes de habilidades reutilizáveis que incluam manifestos SKILL.md para ambientes de agentes. x-displayName: Habilidades - name: Chat Completions description: >- **Obsoleto: Use a API de Respostas (`/api/v1/llm/responses`) em vez disso.** Endpoints de conclusão de chat com suporte para streaming, chamadas de ferramentas e múltiplos provedores. x-deprecated: true x-displayName: Conclusões de Bate-Papo - name: Batches x-displayName: Lotes - name: Evals x-displayName: Avaliações - name: Fine-Tuning x-displayName: Ajuste Fino - name: Memory Stores x-displayName: Armazenamentos de Memória - name: Prompts x-displayName: Sugestões - name: API Key x-displayName: Chave da API - name: Session x-displayName: Sessão - name: Organization x-displayName: Organização - name: Cluster Admin x-displayName: Administrador do cluster - name: Sessions description: Crie, inspecione, acesse e encerre sessões de sandbox. x-displayName: Sessões - name: Browser description: >- Conecte-se às sessões do navegador através do proxy da porta do gateway. As sessões do navegador expõem um endpoint do Chrome DevTools Protocol na porta 9222. x-displayName: Navegador - name: Execution description: >- Executar comandos shell e código dentro de uma sessão de sandbox existente. x-displayName: Execução - name: Workspace description: >- Inspecione o manifesto do espaço de trabalho, transfira arquivos ou arquivos compactados e baixe artefatos gerados. x-displayName: Espaço de trabalho - name: Sandbox Usage description: >- Agregue estatísticas de uso da sandbox entre sessões, execução e operações do espaço de trabalho. x-displayName: Uso do Sandbox - name: Sandbox Pricing description: >- Gerenciamento de cluster-admin da tabela de preços de computação da sandbox usada para gastos orçados. x-displayName: Preço da Sandbox - name: schema-3_other x-displayName: outro - name: Agents description: Crie e gerencie definições de agentes reutilizáveis. x-displayName: Agentes - name: Agent Versions description: >- Inspecione o histórico de configuração de um agente e reverta para uma versão anterior. x-displayName: Versões do Agente - name: Agent Runs description: Execute agentes salvos e inspecione os resultados da execução persistidos. x-displayName: Executa Agente - name: Agent Connectors description: >- Conecte agentes salvos a canais de mensagens externos, como o Telegram, incluindo troca de texto, foto e documentos compatíveis. x-displayName: Conectores de Agente - name: Agent Schedules description: Crie e gerencie execuções de agentes salvos agendadas ou recorrentes. x-displayName: Agendas de Agentes - name: schema-4_other x-displayName: outro - name: Budgets x-displayName: Orçamentos - name: Settings x-displayName: Configurações - name: Compute Jobs x-displayName: Jobs de Computação - name: Compute Services x-displayName: Serviços de Computação - name: Compute Catalog x-displayName: Catálogo de Computação - name: Compute Volumes x-displayName: Calcular volumes - name: Compute Pricing x-displayName: Calcular Preços - name: Compute Secrets x-displayName: Calcular Segredos - name: Compute Usage x-displayName: Uso de Computação - name: Compute Tenants x-displayName: Calcular Inquilinos - description: Criar, listar, ler, atualizar e excluir repositórios. name: Repositories x-displayName: Repositórios paths: /api/v1/llm/evals/imports/agent-run: post: tags: - Evals summary: Importar uma execução concluída do agente de codificação description: >- Envia diretamente um job de harness concluído — a execução e suas tentativas —, de modo que os resultados nunca fazem round-trip pelo armazenamento externo, como acontece com o importador do Hugging Face. Todo `task_id` já deve existir no manifesto da versão do conjunto de destino; IDs desconhecidos são rejeitados em vez de inventados, porque um erro de digitação, de outra forma, seria importado como uma tarefa que o conjunto não possui e interpretado como um modelo que nunca cobriu a versão. A execução é registrada como `completed` e não é executada: isto é uma gravação, não uma solicitação de execução, então nenhum workflow é iniciado. As tentativas que cobrem todas as tarefas da versão recebem `task_ids: null`, que é o que permite que a execução seja classificada como uma varredura completa. As trajetórias NÃO fazem parte deste payload — uma execução completa de 91 tarefas gerou 8,3 MB delas — então faça upload de cada uma depois em `PUT /evals/runs/{run_id}/samples/{sample_index}/trajectory`. Passe `idempotency_key` e um upload reenviado retornará a primeira execução em vez de duplicar as tentativas por trás de uma linha do board. operationId: importAgentEvalRun parameters: - name: X-On-Behalf-Of in: header required: false schema: type: string description: Optional external end-user identifier forwarded by the API gateway. requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ImportAgentRunRequest' example: suite_id: eval_suite_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 suite_version: 1 agent_name: omp agent_version: 17.3.8 agent_effort: medium model: meetkai:functionary-urdu-mini-pak cost_usd: 3.77 created_at: 1704067200 idempotency_key: harbor-job-2026-08-23-luna-medium metadata: harness: harbor benchmark: terminal-bench-2.1 trials: - task_id: fix-permissions sample_index: 0 status: completed prompt: >- The test suite fails because the fixture directory is not writable. Fix it. target: all tests pass output_text: 9 passed in 2.25s scores: reward: 1 resolved: 1 cost_usd: 0.0279 input_tokens: 658456 output_tokens: 6489 cached_tokens: 658366 responses: '200': description: OK content: application/json: schema: type: object properties: id: type: string object: const: eval.run suite_id: type: string suite_version: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 suite_version_id: type: string org_id: type: string description: The org that owns this run. team_id: type: string description: The team that owns this run. status: $ref: '#/components/schemas/EvalRunStatus' models: type: array items: type: string task_ids: anyOf: - type: array items: type: string - type: 'null' judge_model: anyOf: - type: string - type: 'null' embedding_model: anyOf: - type: string - type: 'null' generation: type: object properties: instructions: type: string temperature: type: number minimum: 0 maximum: 2 top_p: type: number minimum: 0 maximum: 1 max_output_tokens: type: integer minimum: 1 maximum: 9007199254740991 max_gen_toks: type: integer minimum: 1 maximum: 9007199254740991 description: lm-eval alias for max_output_tokens. stop: anyOf: - type: string - type: array minItems: 1 items: type: string until: type: array minItems: 1 items: type: string description: lm-eval generate_until stop sequences. max_tool_calls: type: integer minimum: 1 maximum: 9007199254740991 reasoning: {} text: {} tools: type: array items: anyOf: - {} - type: 'null' tool_choice: {} parallel_tool_calls: type: boolean truncation: enum: - auto - disabled type: string service_tier: enum: - auto - default - flex - priority type: string presence_penalty: type: number minimum: -2 maximum: 2 frequency_penalty: type: number minimum: -2 maximum: 2 top_k: type: integer minimum: 0 maximum: 9007199254740991 min_p: type: number minimum: 0 maximum: 1 repetition_penalty: type: number minimum: 0 do_sample: type: boolean extra_body: type: object propertyNames: type: string additionalProperties: {} chat_template_kwargs: type: object propertyNames: type: string additionalProperties: {} prefill_think: anyOf: - type: boolean - type: string use_cache: type: boolean timeout_seconds: type: integer minimum: 1 maximum: 3600 max_retries: type: integer minimum: 0 maximum: 10 max_empty_retries: type: integer minimum: 0 maximum: 10 additionalProperties: {} request_counts: type: object properties: total: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 completed: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 failed: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 required: - total - completed - failed metrics: anyOf: - type: object propertyNames: type: string additionalProperties: {} - type: 'null' error: anyOf: - type: object propertyNames: type: string additionalProperties: {} - type: 'null' artifact_file_ids: type: array items: type: string metadata: type: object propertyNames: type: string maxLength: 64 additionalProperties: type: string maxLength: 512 agent_name: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- Coding-agent harness that produced this run (e.g. `omp`, `claude-code`). Null for every non-harness eval kind — a null here is not a missing value, it means the run is not an agent run. agent_version: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- Version of `agent_name`, as the harness reported it. Null when `agent_name` is. agent_effort: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- Reasoning-effort setting the agent ran at (e.g. `medium`, `xhigh`). Part of the leaderboard's row identity: the same agent and model at two efforts are two rows, not one. Null when `agent_name` is. cost_usd: anyOf: - type: number - type: 'null' description: >- Total spend for the run in USD. Null when the harness did not report cost. created_at: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 started_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' completed_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' cancelled_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' failed_at: anyOf: - type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' required: - id - object - suite_id - suite_version - suite_version_id - org_id - team_id - status - models - task_ids - judge_model - embedding_model - generation - request_counts - metrics - error - artifact_file_ids - metadata - agent_name - agent_version - agent_effort - cost_usd - created_at - started_at - completed_at - cancelled_at - failed_at example: id: eval_run_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 object: eval.run suite_id: eval_suite_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 suite_version: 1 suite_version_id: eval_sver_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 org_id: org-acme team_id: team-research status: completed models: - auto task_ids: null judge_model: auto embedding_model: auto generation: temperature: 0 max_output_tokens: 512 request_counts: total: 100 completed: 10 failed: 0 metrics: null error: null artifact_file_ids: [] metadata: purpose: mvp agent_name: omp agent_version: null agent_effort: null cost_usd: null created_at: 1704067200 started_at: 1704067210 completed_at: null cancelled_at: null failed_at: null security: - bearerAuth: [] x-codeSamples: - lang: python label: Python (SDK) source: |- from meetkai_mka1 import SDK with SDK( bearer_auth="", ) as sdk: res = sdk.llm.evals.import_agent_run(suite_id="eval_suite_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", agent_name="omp", model="meetkai:functionary-urdu-mini-pak", suite_version=1, agent_version="17.3.8", agent_effort="medium", cost_usd=3.77, created_at=1704067200, metadata={ "harness": "harbor", "benchmark": "terminal-bench-2.1", }, idempotency_key="harbor-job-2026-08-23-luna-medium", trials=[ { "task_id": "fix-permissions", "sample_index": 0, "prompt": "The test suite fails because the fixture directory is not writable. Fix it.", "target": "all tests pass", "output_text": "9 passed in 2.25s", "scores": { "reward": 1, "resolved": 1, }, "cost_usd": 0.0279, "input_tokens": 658456, "output_tokens": 6489, "cached_tokens": 658366, }, ], finalize=True) # Handle response print(res) - lang: typescript label: Typescript (SDK) source: |- import { SDK } from "@meetkai/mka1"; const sdk = new SDK({ bearerAuth: "", }); async function run() { const result = await sdk.llm.evals.importAgentRun({ importAgentRunRequest: { suiteId: "eval_suite_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", suiteVersion: 1, agentName: "omp", agentVersion: "17.3.8", agentEffort: "medium", model: "meetkai:functionary-urdu-mini-pak", costUsd: 3.77, createdAt: 1704067200, metadata: { "harness": "harbor", "benchmark": "terminal-bench-2.1", }, idempotencyKey: "harbor-job-2026-08-23-luna-medium", trials: [ { taskId: "fix-permissions", sampleIndex: 0, prompt: "The test suite fails because the fixture directory is not writable. Fix it.", target: "all tests pass", outputText: "9 passed in 2.25s", scores: { "reward": 1, "resolved": 1, }, costUsd: 0.0279, inputTokens: 658456, outputTokens: 6489, cachedTokens: 658366, }, ], }, }); console.log(result); } run(); - lang: csharp label: CSharp (SDK) source: >- using MeetKai.MKA1; using MeetKai.MKA1.Types.Components; using System.Collections.Generic; var sdk = new SDK(bearerAuth: ""); var res = await sdk.Llm.Evals.ImportAgentRunAsync(body: new ImportAgentRunRequest() { SuiteId = "eval_suite_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", SuiteVersion = 1, AgentName = "omp", AgentVersion = "17.3.8", AgentEffort = "medium", Model = "meetkai:functionary-urdu-mini-pak", CostUsd = 3.77D, CreatedAt = 1704067200, Metadata = new Dictionary() { { "harness", "harbor" }, { "benchmark", "terminal-bench-2.1" }, }, IdempotencyKey = "harbor-job-2026-08-23-luna-medium", Trials = new List() { new ImportAgentRunRequestTrial() { TaskId = "fix-permissions", SampleIndex = 0, Prompt = "The test suite fails because the fixture directory is not writable. Fix it.", Target = "all tests pass", OutputText = "9 passed in 2.25s", Scores = new Dictionary() { { "reward", 1D }, { "resolved", 1D }, }, CostUsd = 0.0279D, InputTokens = 658456, OutputTokens = 6489, CachedTokens = 658366, }, }, }); // handle response components: schemas: ImportAgentRunRequest: type: object properties: suite_id: type: string minLength: 1 description: >- Suíte existente para importar. Seu manifesto define o conjunto de tarefas, então crie a suíte primeiro. suite_version: type: integer minimum: 1 maximum: 2147483647 description: Padrão para a versão ativa da suíte. agent_name: type: string minLength: 1 maxLength: 128 description: O agente da plataforma de testes, por exemplo, `omp`. agent_version: anyOf: - type: string maxLength: 64 - type: 'null' agent_effort: anyOf: - type: string maxLength: 32 - type: 'null' description: >- Configuração de esforço de raciocínio, por exemplo `medium`. Faz parte da identidade da linha no leaderboard, então o mesmo agente e modelo em dois níveis de esforço permanecem em duas linhas. model: type: string minLength: 1 maxLength: 255 cost_usd: anyOf: - type: number minimum: 0 - type: 'null' description: >- Gasto total para o trabalho. Na ausência disso, usa a soma dos custos próprios das execuções de teste. created_at: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 exclusiveMinimum: 0 description: >- Quando o trabalho foi executado, em segundos Unix. O padrão é agora — defina isso ao fazer backfill, já que o quadro ordena por isso. metadata: type: object propertyNames: type: string maxLength: 64 additionalProperties: type: string maxLength: 512 idempotency_key: type: string minLength: 1 maxLength: 255 description: >- Reutilizar uma chave retorna a execução criada na primeira vez, em vez de importar uma segunda cópia. Sem uma, um envio repetido silenciosamente duplica os testes por trás de uma linha do quadro. trials: type: array maxItems: 1000 items: type: object properties: task_id: type: string minLength: 1 maxLength: 255 description: >- Deve já existir no manifesto da versão do pacote de destino; IDs desconhecidos são rejeitados em vez de inventados. sample_index: type: integer minimum: 0 maximum: 2147483647 description: >- Padrão para a posição da tentativa em `trials`. Único por (task, model), não por execução. status: enum: - completed - failed type: string default: completed description: >- `failed` significa que nenhuma pontuação foi produzida. Um timeout do agente NÃO é isso — o harness ainda executa o verificador e pontua a tentativa, então ela continua `completed` e carrega sua exceção em `error`. prompt: type: string default: '' description: A instrução da tarefa. target: anyOf: - type: string - type: 'null' output_text: anyOf: - type: string - type: 'null' description: >- O que decidiu a pontuação — a saída do verificador. A sessão do agente vai para a rota de trajetória. scores: type: object propertyNames: type: string additionalProperties: type: number default: {} description: >- Valores de métricas para este experimento, por exemplo `{ "reward": 1, "resolved": 1 }`. O painel calcula a média de `reward` por padrão. error: anyOf: - type: object propertyNames: type: string additionalProperties: {} - type: 'null' description: >- A exceção registrada por este teste, se houver. Não faz, por si só, com que o teste seja considerado uma falha. cost_usd: anyOf: - type: number minimum: 0 - type: 'null' input_tokens: anyOf: - type: integer minimum: 0 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' output_tokens: anyOf: - type: integer minimum: 0 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' cached_tokens: anyOf: - type: integer minimum: 0 maximum: 9007199254740991 - type: 'null' description: >- A parcela de `input_tokens` atendidos pelo cache de prompt do provedor. phase_timings: anyOf: - type: object propertyNames: type: string additionalProperties: {} - type: 'null' required: - task_id default: [] description: >- Pode estar vazio ao abrir uma execução para transmitir tentativas para ela. Uma importação única envia todas elas para cá. expected_trials: type: integer minimum: 0 maximum: 1000 description: >- Quantas execuções o trabalho produzirá. Define o total da execução antecipadamente para que o console mostre o progresso real (12/89) enquanto os dados são transmitidos, em vez de 12/12 que vai aumentando. finalize: type: boolean default: true description: >- False abre a execução `in_progress` para `POST /evals/runs/{run_id}/trials` ser preenchida. Os placares contam apenas execuções concluídas, então uma execução em streaming permanece fora do placar até ser finalizada. required: - suite_id - agent_name - model EvalRunStatus: enum: - queued - in_progress - finalizing - completed - failed - cancelling - cancelled type: string securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer bearerFormat: API Key description: >- Gateway auth: send `Authorization: Bearer `. For multi-user server-side integrations, you can also send `X-On-Behalf-Of: `. ````