> ## 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. # Sube una trayectoria de muestra de evaluación > Almacena la sesión de una prueba de agente de codificación, en el formato de intercambio que haya producido el harness (regístralo en `schema_version`, por ejemplo `ATIF-v1.7`). `steps` se almacena literalmente y nunca se valida, por lo que un cambio en el formato del harness no necesita un lanzamiento del gateway. Está separado de la importación de la ejecución porque una trayectoria promedia ~92 KB y el total de una ejecución no cabría en una sola solicitud. Realiza upserts, así que reenviar después de un timeout reemplaza la trayectoria en lugar de fallar. Los índices de muestra son únicos por (task, model), no por ejecución, así que pasa `task_id` y/o `model` cuando la ejecución abarque más de uno: un índice ambiguo devuelve 400 en lugar de escribir en la prueba incorrecta. Rechaza una carga útil cuyos `steps` y `logs` juntos superen 16 MiB con 413. ## OpenAPI ````yaml https://apigw.mka1.com/speakeasy.json?language=es put /api/v1/llm/evals/runs/{run_id}/samples/{sample_index}/trajectory openapi: 3.1.1 info: title: MKA1 API version: 1.1.0 description: >- La API MKA1 es una API RESTful que proporciona acceso a la plataforma MKA1. Aprende cómo comenzar con la API y el SDK de TypeScript [aquí](https://mka1.apidocumentation.com/guides/getting-started). license: name: Propietario 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: >- Gestiona permisos para recursos LLM. Crea recursos, otorga/revoca permisos y elimina recursos. Solo los propietarios de recursos pueden otorgar, revocar o eliminar permisos. x-displayName: Autorización de Recursos - name: Embeddings description: >- Puntos finales de la API de incrustación de texto para generar representaciones vectoriales del texto. Crea incrustaciones semánticas para búsqueda, agrupamiento y coincidencia de similitudes utilizando varios modelos de incrustación. x-displayName: Incrustaciones - name: Feedback description: >- API de retroalimentación del usuario para calificar y comentar sobre las completaciones de chat. Recopila calificaciones de pulgares arriba/abajo y comentarios detallados para mejorar las respuestas del modelo y rastrear la satisfacción del usuario. x-displayName: Retroalimentación - name: Images description: >- Puntos finales de la API de generación de imágenes para crear imágenes a partir de descripciones de texto. Genera imágenes con control sobre el tamaño, la calidad y el estilo. x-displayName: Imágenes - name: MCP Vault description: >- API de bóveda MCP para almacenar configuraciones de servidor MCP propiedad del usuario y credenciales encriptadas. Los agentes hacen referencia a los ID de la bóveda para que los secretos se resuelvan solo en el momento de la ejecución de la herramienta. x-displayName: Bóveda MCP - name: Speech description: >- Puntos finales de la API de voz para el procesamiento de audio. Convierte texto en habla natural (TTS) o transcribe el habla a texto (STT) en diferentes idiomas. x-displayName: Discurso - name: Usage description: >- API de seguimiento de uso y análisis para monitorear el consumo de tokens, la cantidad de solicitudes y el análisis de costos. Visualiza estadísticas detalladas por usuario, modelo y período de tiempo. x-displayName: Uso - name: Extract description: >- API de extracción de datos estructurados para extraer información de archivos. Define esquemas JSON para extraer datos estructurados de imágenes, PDFs y documentos. Soporta plantillas de esquemas reutilizables. x-displayName: Extracción - name: Text Classification description: >- API de clasificación de texto para categorizar texto en etiquetas predefinidas. Utilice modelos de IA para clasificar el contenido del texto para análisis de sentimientos, categorización de temas y moderación de contenido. x-displayName: Clasificación de Texto - name: Responses description: >- API de respuestas impulsadas por agentes para crear agentes de IA con uso autónomo de herramientas. Crea asistentes conversacionales que pueden utilizar búsqueda en la web, operaciones con archivos, generación de imágenes, ejecución de código, simulación de uso de computadoras e integraciones de MCP. Soporta procesamiento en segundo plano, transmisión y seguimiento de estado en tiempo real. x-displayName: Respuestas - name: Files description: >- API de gestión de archivos para cargar, almacenar y gestionar archivos con expiración automática e integración con S3. Carga archivos que se pueden usar con Asistentes, Almacenes Vectoriales y otras funciones. Los archivos se almacenan en S3 con metadatos rastreados en PostgreSQL. Soporta la limpieza automática de archivos expirados. x-displayName: Archivos - name: Vector Stores description: >- API de almacenamiento de vectores para almacenar y buscar documentos utilizando incrustaciones. Crea almacenes de vectores, sube archivos con fragmentación automática y generación de incrustaciones, y realiza búsquedas semánticas. Los archivos se procesan de forma asincrónica utilizando flujos de trabajo de Temporal para durabilidad. Soporta limpieza automática de almacenes caducados y LanceDB para almacenamiento eficiente de vectores. x-displayName: Almacenes de Vectores - name: Conversations description: >- API de gestión de conversaciones para almacenar y recuperar el estado de la conversación a través de llamadas a la API de respuesta. Crea conversaciones, añade elementos (mensajes de usuario, mensajes del asistente, mensajes del sistema) y mantiene el historial de la conversación. Soporta seguimiento de metadatos y gestión del estado del diálogo en múltiples turnos. x-displayName: Conversaciones - name: Guardrails description: >- API de salvaguardias de seguridad de IA para configurar la moderación de contenido y las políticas de seguridad. Configura listas de palabras prohibidas, detección de inyección de mensajes y prevención de filtración de mensajes del sistema. Las salvaguardias se aplican a todas las solicitudes de una cuenta y se pueden probar antes del despliegue. x-displayName: Barandillas - name: Models description: >- API de listado de modelos para descubrir modelos disponibles. Devuelve IDs de modelos, propiedad y metadatos para todos los modelos registrados en la puerta de enlace. x-displayName: Modelos - name: Skills description: >- API de habilidades para gestionar paquetes de instrucciones y archivos versionados siguiendo el estándar de Habilidades del Agente. Crea, versiona y descarga paquetes de habilidades reutilizables que incluyen manifiestos SKILL.md para entornos de agentes. x-displayName: Habilidades - name: Chat Completions description: >- **Obsoleto: Usa la API de Respuestas (`/api/v1/llm/responses`) en su lugar.** Puntos finales de completación de chat con soporte para transmisión, llamadas a herramientas y múltiples proveedores. x-deprecated: true x-displayName: Completaciones de Chat - name: Batches x-displayName: Lotes - name: Evals x-displayName: Evaluaciones - name: Fine-Tuning x-displayName: Ajuste fino - name: Memory Stores x-displayName: Almacenes de memoria - name: Prompts x-displayName: Sugerencias - name: API Key x-displayName: Clave de API - name: Session x-displayName: Sesión - name: Organization x-displayName: Organización - name: Cluster Admin x-displayName: Administrador de clúster - name: Sessions description: Crear, inspeccionar, acceder y terminar sesiones de sandbox. x-displayName: Sesiones - name: Browser description: >- Conéctate a las sesiones del navegador a través del proxy del puerto de la puerta de enlace. Las sesiones del navegador exponen un punto final del Protocolo de DevTools de Chrome en el puerto 9222. x-displayName: Navegador - name: Execution description: >- Ejecutar comandos de shell y código dentro de una sesión de sandbox existente. x-displayName: Ejecución - name: Workspace description: >- Inspeccionar el manifiesto del espacio de trabajo, transferir archivos o archivos comprimidos, y descargar artefactos generados. x-displayName: Espacio de trabajo - name: Sandbox Usage description: >- Agrega estadísticas de uso de sandbox entre sesiones, ejecución y operaciones del espacio de trabajo. x-displayName: Uso de Sandbox - name: Sandbox Pricing description: >- Gestión de administrador de clúster de la tarjeta de tarifas de cómputo del entorno aislado utilizada para el gasto presupuestado. x-displayName: Precios de Sandbox - name: schema-3_other x-displayName: otro - name: Agents description: Crea y gestiona definiciones de agentes reutilizables. x-displayName: Agentes - name: Agent Versions description: >- Inspeccionar el historial de configuración de un agente y revertir a una versión anterior. x-displayName: Versiones de Agente - name: Agent Runs description: >- Ejecutar agentes guardados e inspeccionar los resultados de ejecución persistidos. x-displayName: Ejecuta Agentes - name: Agent Connectors description: >- Conecta agentes guardados a canales de mensajería externos como Telegram, incluyendo intercambio de texto, fotos y documentos compatibles. x-displayName: Conectores de agentes - name: Agent Schedules description: >- Crea y gestiona ejecuciones de agentes programadas o recurrentes guardadas. x-displayName: Horarios de Agentes - name: schema-4_other x-displayName: otro - name: Budgets x-displayName: Presupuestos - name: Settings x-displayName: Configuración - name: Compute Jobs x-displayName: Trabajos de computación - name: Compute Services x-displayName: Servicios de computación - name: Compute Catalog x-displayName: Catálogo de cómputo - name: Compute Volumes x-displayName: Calcular volúmenes - name: Compute Pricing x-displayName: Calcular precios - name: Compute Secrets x-displayName: Calcular secretos - name: Compute Usage x-displayName: Uso de cómputo - name: Compute Tenants x-displayName: Calcular inquilinos - description: Crear, listar, leer, actualizar y eliminar repositorios. name: Repositories x-displayName: Repositorios paths: /api/v1/llm/evals/runs/{run_id}/samples/{sample_index}/trajectory: put: tags: - Evals summary: Sube una trayectoria de muestra de evaluación description: >- Almacena la sesión de una prueba de agente de codificación, en el formato de intercambio que haya producido el harness (regístralo en `schema_version`, por ejemplo `ATIF-v1.7`). `steps` se almacena literalmente y nunca se valida, por lo que un cambio en el formato del harness no necesita un lanzamiento del gateway. Está separado de la importación de la ejecución porque una trayectoria promedia ~92 KB y el total de una ejecución no cabría en una sola solicitud. Realiza upserts, así que reenviar después de un timeout reemplaza la trayectoria en lugar de fallar. Los índices de muestra son únicos por (task, model), no por ejecución, así que pasa `task_id` y/o `model` cuando la ejecución abarque más de uno: un índice ambiguo devuelve 400 en lugar de escribir en la prueba incorrecta. Rechaza una carga útil cuyos `steps` y `logs` juntos superen 16 MiB con 413. operationId: uploadEvalSampleTrajectory parameters: - name: run_id in: path required: true schema: type: string example: eval_run_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 - name: sample_index in: path required: true schema: type: integer minimum: 0 maximum: 2147483647 example: 0 - name: task_id in: query schema: type: string description: >- Desambigua el índice de muestra, que es único por (tarea, modelo) y no por ejecución. Requerido cuando el índice coincide con ensayos de más de una tarea. allowEmptyValue: true - name: model in: query schema: type: string description: >- Desambiguar el índice de muestra cuando la ejecución cubre más de un modelo. allowEmptyValue: true - 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/UploadEvalSampleTrajectoryRequest' example: schema_version: ATIF-v1.7 steps: - step_id: 1 source: agent reasoning_content: >- The test fails because the fixture directory is not writable. tool_calls: - function_name: bash arguments: command: ls -la /workdir responses: '200': description: Está bien content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/EvalSampleTrajectoryUploadedObject' example: object: eval.sample.trajectory.uploaded run_id: eval_run_aa87e2b1112a455b8deabed784372198 sample_index: 0 task_id: fix-permissions model: meetkai:functionary-urdu-mini-pak step_count: 42 size_bytes: 94208 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.upload_sample_trajectory(run_id="eval_run_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", sample_index=0, steps=[ { "step_id": 1, "source": "agent", "reasoning_content": "The test fails because the fixture directory is not writable.", "tool_calls": [ { "function_name": "bash", "arguments": { "command": "ls -la /workdir", }, }, ], }, ], schema_version="ATIF-v1.7") # 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.uploadSampleTrajectory({ runId: "eval_run_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", sampleIndex: 0, uploadEvalSampleTrajectoryRequest: { steps: [ { "step_id": 1, "source": "agent", "reasoning_content": "The test fails because the fixture directory is not writable.", "tool_calls": [ { "function_name": "bash", "arguments": { "command": "ls -la /workdir", }, }, ], }, ], }, }); 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: ""); Types.Requests.UploadEvalSampleTrajectoryRequest req = new MeetKai.MKA1.Types.Requests.UploadEvalSampleTrajectoryRequest() { RunId = "eval_run_aa87e2b1112a455b8deabed784372198", SampleIndex = 0, Body = new MeetKai.MKA1.Types.Components.UploadEvalSampleTrajectoryRequest() { Steps = new List() { new Dictionary() { { "step_id", 1 }, { "source", "agent" }, { "reasoning_content", "The test fails because the fixture directory is not writable." }, { "tool_calls", new List() { new Dictionary() { { "function_name", "bash" }, { "arguments", new Dictionary() { { "command", "ls -la /workdir" }, } }, }, } }, }, }, }, }; var res = await sdk.Llm.Evals.UploadSampleTrajectoryAsync(req); // handle response components: schemas: UploadEvalSampleTrajectoryRequest: type: object properties: schema_version: type: string minLength: 1 maxLength: 32 default: ATIF-v1.7 description: >- Formato de intercambio de `steps`. Se almacena por fila para que una actualización del harness mantenga legibles las trayectorias más antiguas. steps: type: array items: {} description: >- Pasos exactamente como los escribió el arnés. Almacenados literalmente y nunca validados, por lo que un cambio de formato no requiere ninguna publicación de gateway. logs: anyOf: - type: object propertyNames: type: string minLength: 1 maxLength: 255 additionalProperties: type: string - type: 'null' description: >- Colas acotadas de los archivos de registro del ensayo, indexadas por su ruta en el directorio del ensayo — `trial.log` (el propio relato del arnés sobre el ensayo), `verifier/test-stdout.txt` / `test-stderr.txt`, `exception.txt`. El arnés lee el final de cada archivo antes de enviarlo; la carga útil completa sigue contando para el límite de tamaño de la trayectoria. required: - steps EvalSampleTrajectoryUploadedObject: type: object properties: object: const: eval.sample.trajectory.uploaded run_id: type: string sample_index: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 task_id: type: string model: type: string step_count: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 size_bytes: type: integer minimum: -9007199254740991 maximum: 9007199254740991 description: >- Medido a partir de la carga útil almacenada, por lo que describe lo que realmente se escribió. required: - object - run_id - sample_index - task_id - model - step_count - size_bytes 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: `. ````