La mayoría de los agentes pasan sus evaluaciones y fallan en producción. Prefactor es la capa de evaluación que cierra esa brecha. Puntuamos cada ejecución de agente en tiempo real, detectamos regresiones de calidad y desviaciones en el momento en que ocurren, y mostramos a los equipos de ingeniería exactamente cómo están funcionando sus agentes a escala. Diseñado para los equipos que lanzan agentes a sus clientes.
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Información del proyecto
Palabras clave del producto
Prefactor es una capa de evaluación en tiempo real para agentes de IA que cierra la brecha entre aprobar evaluaciones en pruebas y fallar en producción. Puntúa cada ejecución del agente en el momento en que ocurre, midiendo calidad, deriva y riesgo, y luego conecta esas evaluaciones directamente a la acción. En lugar de simplemente graficar fallos después del hecho, Prefactor los detecta en vivo y aplica políticas en tiempo de ejecución, de modo que un agente riesgoso se pausa, aprueba o bloquea antes de actuar.
Cada ejecución del agente se evalúa en el momento en que se completa: las puntuaciones de calidad, deriva y riesgo se calculan en vivo. Si una ejecución desencadena una acción de alto riesgo, como filtrar información personal identificable (PII) o emitir un reembolso, Prefactor puede retenerla para aprobación humana o bloquearla por completo, aplicada en tiempo de ejecución a través del SDK o la API.
Tú defines las evaluaciones que importan: LLM como juez, verificaciones técnicas y métricas cualitativas. La revisión humana retroalimenta directamente la puntuación, por lo que tus criterios de evaluación mejoran con el tiempo sin necesidad de reajustes manuales.
Cada llamada al modelo, uso de herramienta y decisión se captura como una traza con costo y riesgo de datos adjuntos. Ves exactamente lo que sucedió en cada ejecución, transmitido en vivo, por lo que la depuración y auditoría son sencillas.
La CLI conecta tu espacio de trabajo y descubre agentes en todos los entornos de ejecución en minutos. Los SDK de TypeScript y Python se integran de forma nativa con los principales frameworks, convirtiendo cada llamada en un span sin necesidad de una migración de reemplazo completo.
"Un agente riesgoso se detecta, no solo se grafica."
La mayoría de las herramientas de evaluación se detienen en paneles y alertas, devolviendo el problema a los humanos. Prefactor cierra el ciclo al conectar las puntuaciones directamente a la acción: pausar una ejecución para aprobación, aplicar una política o bloquear una acción dañina antes de que se ejecute. Ese cambio de observación pasiva a intervención activa es lo que lo hace confiable para agentes de producción a escala.
Estás construyendo agentes de IA que necesitan operar de manera confiable en producción, especialmente si has visto evaluaciones aprobar en pruebas solo para fallar con usuarios reales. Prefactor es una opción sólida si quieres detectar regresiones de calidad y deriva en vivo, aplicar barreras de seguridad automáticamente y mantener un humano en el ciclo para acciones de alto riesgo, todo sin reconstruir tu stack.
Otras herramientas que podrías considerar
Describa /automatice una tarea en inglés sencillo y /automate impulsa un navegador real para realizarla: navegar por un sitio, hacer clic en un flujo de varios pasos, rellenar un formulario, llegar a una página que solo se renderiza tras la interacción. El resultado se transmite de vuelta en una sola llamada API. Es una API a la que se llama, no un framework que se instala. Navegador y LLM incluidos, nada que alojar, sin límite de concurrencia. La automatización del árbol de accesibilidad consume entre un 60 y un 80 % menos de tokens que los agentes basados en capturas de pantalla. Creado por Mozilla. Efímero, sin entrenamiento con sus datos.
En el momento en que un agente necesita desplegar algo, se topa de frente con un muro diseñado para humanos. Hoy lanzamos las Cuentas Temporales en Cloudflare Workers. Cualquier agente puede ejecutar ahora wrangler deploy —temporal— y obtener un Worker en vivo en cuestión de segundos.
GitHits permite a los agentes de codificación acceder al código de código abierto del que depende tu aplicación. Obtén ejemplos de implementación reales, navegación por el código fuente de las dependencias, inspección de paquetes y documentación. Los agentes pueden buscar y leer tu base de código. Pero no pueden buscar ni leer el código de código abierto del que depende tu aplicación. Ahí es donde empiezan a adivinar, reintentar y entrar en bucles. GitHits crea un índice consciente de la versión bajo demanda. Los agentes pueden buscar, navegar e inspeccionar el código detrás de sus dependencias. CLI: npx githits@latest init
Estás ejecutando más agentes de codificación que nunca, pero no puedes seguirles el ritmo. Ahí es donde entra AgentPeek. Sube cada sesión a la muesca de tu Mac, en vivo. Echa un vistazo, aprueba un aviso, observa el uso de tokens y gestiona todo el flujo sin pausar tu video de YouTube. Todo local, todo tuyo.
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