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calibrate_content

コンテンツスタンダードの解釈を擦り合わせる協働キャリブレーションタスクです。セットアップ時に、配信前のセラーがバイヤーのポリシーを理解・内製化するのに使います。 大量の実行時評価とは異なり、キャリブレーションは 対話ベース で例と説明をやり取りし、合意に至るまで繰り返します。

いつ使うか

  • Seller onboarding: セラーが初めてバイヤーからコンテンツスタンダードを受け取るとき
  • Policy clarification: 特定コンテンツが合否になる理由を理解したいとき
  • Model training: スタンダードに沿うローカルモデルを構築するとき
  • Drift detection: 定期的に再キャリブレーションして整合を保つとき

Request

Schema: calibrate-content-request.json

Artifact

Schema: artifact.json An artifact represents content context where ad placements occur - identified by property_id + artifact_id and represented as a collection of assets:

Response

Schema: calibrate-content-response.json

パスした場合のレスポンス

失敗した場合のレスポンス(詳細付き)

Response Fields

Dialogue Flow

Calibration supports back-and-forth dialogue using the protocol’s conversation management. The seller sends content, the verification agent responds with an evaluation and explanation, and the seller can respond with questions or try different content - all within the same conversation context.

A2A Example

MCP Example

The key insight is that the dialogue happens at the protocol layer, not the task layer. The verification agent maintains conversation context and can respond to follow-up questions, disagreements, or requests for clarification - just like any agent-to-agent conversation.

Calibration vs Runtime