대부분의 에이전트는 평가를 통과하지만 실제 운영 환경에서는 실패합니다. Prefactor는 이러한 격차를 해소하는 평가 레이어입니다. 모든 에이전트 실행을 실시간으로 점수화하고, 품질 저하와 드리프트가 발생하는 즉시 표면화하여 엔지니어링 팀이 대규모로 에이전트가 어떻게 작동하는지 정확히 파악할 수 있도록 지원합니다. 고객에게 에이전트를 제공하는 팀을 위해 구축되었습니다.
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대부분의 에이전트는 평가를 통과하지만 실제 운영 환경에서는 실패합니다. Prefactor는 이러한 격차를 해소하는 평가 레이어입니다. 모든 에이전트 실행을 실시간으로 점수화하고, 품질 저하와 드리프트가 발생하는 즉시 표면화하여 엔지니어링 팀이 대규모로 에이전트가 어떻게 작동하는지 정확히 파악할 수 있도록 지원합니다. 고객에게 에이전트를 제공하는 팀을 위해 구축되었습니다.
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제품 키워드
Prefactor는 AI 에이전트를 위한 실시간 평가 레이어로, 테스트 환경에서 평가를 통과했지만 프로덕션에서 실패하는 간극을 메워줍니다. 에이전트 실행이 발생하는 즉시 점수를 매겨 품질, 드리프트, 위험을 측정한 후, 해당 평가 결과를 직접 실행에 연결합니다. 사후에 실패를 차트로만 보여주는 대신, Prefactor는 실시간으로 실패를 포착하고 런타임에 정책을 적용하여 위험한 에이전트가 실행되기 전에 일시 중지, 승인 또는 차단합니다.
모든 에이전트 실행은 완료되는 즉시 평가됩니다. 품질, 드리프트, 위험 점수가 실시간으로 계산됩니다. PII 유출이나 환불 실행과 같은 고위험 작업이 트리거되면 Prefactor는 사람의 승인을 위해 실행을 보류하거나 완전히 차단할 수 있으며, 이는 SDK 또는 API를 통해 런타임에 적용됩니다.
중요한 평가를 직접 정의할 수 있습니다: LLM-as-judge, 기술적 검사, 정성적 지표. 사람의 검토가 점수 산정에 직접 반영되므로, 수동 재조정 없이도 평가 기준이 시간이 지남에 따라 개선됩니다.
모든 모델 호출, 도구 사용, 결정은 비용 및 데이터 위험과 함께 추적으로 캡처됩니다. 각 실행에서 정확히 무슨 일이 일어났는지 실시간 스트리밍으로 확인할 수 있어 디버깅과 감사가 간편합니다.
CLI가 워크스페이스를 연결하고 몇 분 안에 런타임 전반의 에이전트를 발견합니다. TypeScript 및 Python SDK는 주요 프레임워크와 기본적으로 통합되어, 전체 교체 마이그레이션 없이 모든 호출을 스팬(span)으로 변환합니다.
"위험한 에이전트는 차트로만 보여주는 것이 아니라, 포착됩니다."
대부분의 평가 도구는 대시보드와 알림에서 멈추고 문제를 다시 사람에게 넘깁니다. Prefactor는 점수를 직접 실행에 연결하여 루프를 닫습니다. 승인을 위해 실행을 일시 중지하거나, 정책을 적용하거나, 실행 전에 유해한 작업을 차단합니다. 수동 관찰에서 능동적 개입으로의 전환이 대규모 프로덕션 에이전트에서 Prefactor를 신뢰할 수 있게 만드는 이유입니다.
프로덕션에서 안정적으로 작동해야 하는 AI 에이전트를 구축 중이며, 특히 테스트에서는 평가를 통과했지만 실제 사용자에게서는 실패하는 경우를 경험한 분들께 적합합니다. 품질 저하와 드리프트를 실시간으로 포착하고, 가드레일을 자동으로 적용하며, 고위험 작업에 사람의 개입을 유지하면서도 스택을 다시 구축할 필요 없이 모든 것을 처리하고 싶다면 Prefactor가 강력한 선택입니다.
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