O Coval é uma plataforma de avaliação e qualidade criada especificamente para agentes de voz com IA — os assistentes telefônicos automatizados que cuidam de chamadas de suporte, bancos, seguros e reservas. A proposta é simples e nada glamourosa: a chamada mais arriscada é aquela que você nunca testou, e algumas poucas chamadas de QA manual não revelam os sotaques, interrupções, armadilhas de políticas e erros de ferramentas que decidem se um agente aguenta em escala. O Coval dá a equipes de produto, QA, operações e compliance uma única camada de medição para responder a essa pergunta com evidências, não com anedotas.
A plataforma funciona como um ciclo de três partes. Simulate roda milhares de conversas realistas contra um agente antes do lançamento, cobrindo personas, turnos de conversa e políticas rígidas. Observe roda avaliações sobre tráfego de produção ao vivo para capturar a deriva de qualidade no momento em que prompts, modelos, fluxos ou fornecedores mudam. Review encaminha as conversas importantes para revisores humanos, cujo julgamento afina as métricas automatizadas para a próxima versão — assim cada insight de produção se torna o próximo teste.
O Coval é voltado a equipes que colocam agentes de voz diante de grandes bases de clientes. Seus casos de uso são organizados por indústria — suporte ao cliente, serviços financeiros, saúde, hotelaria, seguros, varejo e viagens — e também por abordagem de construção, com opções para plataformas de agentes, equipes internas sobre LiveKit, Pipecat ou stacks próprios, e comparativos de fornecedores. A empresa reporta números como melhora de 217% na precisão do agente em sete dias, 3,1 milhões de métricas de avaliação por semana e menos de 15 minutos até a primeira simulação via CLI, além de documentação, referência de API e um centro de confiança.
