Prefactor

Qu'est-ce que Prefactor ?

Prefactor est une couche d'évaluation en temps réel pour les agents d'IA, qui comble le fossé entre la réussite des évaluations en phase de test et l'échec en production. Il note chaque exécution d'agent au moment où elle se produit, en mesurant la qualité, la dérive et le risque, puis connecte directement ces évaluations à des actions. Au lieu de simplement représenter graphiquement les échecs après coup, Prefactor les détecte en direct et applique des politiques en cours d'exécution, de sorte qu'un agent risqué est mis en pause, approuvé ou bloqué avant d'agir.

À qui s'adresse-t-il ?

• Aux équipes d'ingénierie qui déploient des agents auprès de clients et qui ont besoin de détecter les régressions de qualité et la dérive au moment où elles se produisent, et non après le déploiement.
• Aux ingénieurs plateforme et fiabilité qui souhaitent dépasser les simples tableaux de bord passifs et appliquer automatiquement des garde-fous, ou avec une approbation humaine dans la boucle.
• Aux développeurs d'agents utilisant TypeScript ou Python qui ont besoin d'une couche d'évaluation prête à l'emploi, fonctionnant nativement avec LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw et LiveKit.

Fonctionnalités clés

Notation et application en temps réel

Chaque exécution d'agent est évaluée dès qu'elle se termine : les scores de qualité, de dérive et de risque sont calculés en direct. Si une exécution déclenche une action à haut risque, comme une fuite de données personnelles ou l'émission d'un remboursement, Prefactor peut la mettre en attente pour approbation humaine ou la bloquer complètement, le tout appliqué en cours d'exécution via le SDK ou l'API.

Évaluations personnalisées et LLM comme juge

Vous définissez les évaluations qui comptent : LLM comme juge, contrôles techniques et métriques qualitatives. La relecture humaine alimente directement la notation, de sorte que vos critères d'évaluation s'améliorent au fil du temps sans réglage manuel.

Visibilité complète des traces avec données de coût et de risque

Chaque appel de modèle, utilisation d'outil et décision est capturé sous forme de trace avec le coût et le risque de données associés. Vous voyez exactement ce qui s'est passé dans chaque exécution, en streaming en direct, ce qui facilite le débogage et l'audit.

Installation en une commande et intégrations SDK

Le CLI connecte votre espace de travail et découvre les agents sur tous les environnements d'exécution en quelques minutes. Les SDK TypeScript et Python s'intègrent nativement avec les frameworks majeurs, transformant chaque appel en un span sans nécessiter de migration de type "tout remplacer".

Ce qui le distingue

"Un agent risqué est intercepté, pas seulement représenté graphiquement."

La plupart des outils d'évaluation s'arrêtent aux tableaux de bord et aux alertes, renvoyant le problème aux humains. Prefactor boucle la boucle en connectant directement les scores à des actions : mettre en pause une exécution pour approbation, appliquer une politique ou bloquer une action nuisible avant qu'elle ne s'exécute. Ce passage de l'observation passive à l'intervention active est ce qui le rend fiable pour les agents en production à grande échelle.

À considérer si…

Vous construisez des agents d'IA qui doivent fonctionner de manière fiable en production, surtout si vous avez vu des évaluations réussir en phase de test pour échouer avec de vrais utilisateurs. Prefactor est un choix pertinent si vous souhaitez détecter les régressions de qualité et la dérive en direct, appliquer automatiquement des garde-fous et garder un humain dans la boucle pour les actions à haut risque, le tout sans avoir à reconstruire votre pile technologique.