A maioria dos agentes passa nas avaliações e falha em produção. O Prefactor é a camada de avaliação que elimina essa lacuna. Pontuamos cada execução de agente em tempo real, identificamos regressões de qualidade e desvios à medida que ocorrem, e mostramos às equipes de engenharia exatamente como seus agentes estão se saindo em escala. Construído para as equipes que estão lançando agentes para os clientes.
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Informações do projeto
Palavras-chave do produto
Prefactor é uma camada de avaliação em tempo real para agentes de IA que preenche a lacuna entre passar em avaliações em testes e falhar em produção. Ele pontua cada execução do agente no momento em que ocorre—medindo qualidade, desvio e risco—e então conecta essas avaliações diretamente à ação. Em vez de apenas registrar falhas depois do ocorrido, o Prefactor as captura ao vivo e impõe políticas em tempo de execução, para que um agente arriscado seja pausado, aprovado ou bloqueado antes de agir.
Cada execução do agente é avaliada no momento em que é concluída—pontuações de qualidade, desvio e risco são calculadas ao vivo. Se uma execução acionar uma ação de alto risco, como vazar PII ou emitir um reembolso, o Prefactor pode retê-la para aprovação humana ou bloqueá-la completamente, imposto em tempo de execução por meio do SDK ou API.
Você define as avaliações que importam: LLM como juiz, verificações técnicas e métricas qualitativas. A revisão humana alimenta diretamente a pontuação, para que seus critérios de avaliação melhorem ao longo do tempo sem reajuste manual.
Cada chamada de modelo, uso de ferramenta e decisão é capturada como um rastreamento com custo e risco de dados anexados. Você vê exatamente o que aconteceu em cada execução, transmitido ao vivo, para que a depuração e auditoria sejam diretas.
A CLI conecta seu espaço de trabalho e descobre agentes em todos os ambientes de execução em minutos. Os SDKs TypeScript e Python integram-se nativamente com as principais estruturas, transformando cada chamada em um span sem uma migração de substituição completa.
"Um agente arriscado é capturado, não apenas registrado em gráficos."
A maioria das ferramentas de avaliação para em painéis e alertas, devolvendo o problema aos humanos. O Prefactor fecha o ciclo conectando as pontuações diretamente à ação—pausando uma execução para aprovação, impondo uma política ou bloqueando uma ação prejudicial antes que ela seja executada. Essa mudança de observação passiva para intervenção ativa é o que o torna confiável para agentes de produção em escala.
Você está construindo agentes de IA que precisam operar de forma confiável em produção, especialmente se você já viu avaliações passarem em testes apenas para falhar com usuários reais. O Prefactor é uma opção forte se você deseja detectar regressões de qualidade e desvios ao vivo, impor barreiras de proteção automaticamente e manter um humano no circuito para ações de alto risco—tudo sem reconstruir sua pilha.
Outras ferramentas que você pode considerar
Descreva / automatize uma tarefa em inglês simples e ele controla um navegador real para executá-la: navegue por um site, percorra um fluxo de várias etapas, preencha um formulário, acesse uma página que só é exibida após interação. O resultado é transmitido de volta em uma única chamada de API. É uma API que você chama, não um framework que você instala. Navegador e LLM incluídos, nada para hospedar, sem limite de concorrência. A automação baseada em árvore de acessibilidade consome de 60 a 80% menos tokens do que agentes baseados em captura de tela. Criado pela Mozilla. Efêmero, sem treinamento com seus dados.
No momento em que um agente precisa implantar algo, ele se depara com um obstáculo feito para humanos. Hoje estamos lançando as Contas Temporárias no Cloudflare Workers. Qualquer agente agora pode executar o comando wrangler deploy --temporary e obter um Worker ativo em segundos.
O GitHits dá aos agentes de codificação acesso ao código-fonte aberto do qual sua aplicação depende. Obtenha exemplos reais de implementação, navegação pelo código-fonte das dependências, inspeção de pacotes e documentação. Os agentes podem pesquisar e ler sua base de código. Mas eles não conseguem pesquisar e ler o código-fonte aberto do qual sua aplicação depende. É aí que eles começam a adivinhar, tentar novamente e entrar em loop. O GitHits cria um índice com reconhecimento de versão sob demanda. Os agentes podem pesquisar, navegar e inspecionar o código por trás de suas dependências. CLI: npx githits@latest init
Você está executando mais agentes de codificação do que nunca, mas não consegue acompanhá-los. É aí que entra o AgentPeek. Ele puxa cada sessão para o notch do seu Mac, ao vivo. Dê uma olhada, aprove um prompt, acompanhe o uso de tokens e gerencie todo o fluxo sem pausar seu vídeo no YouTube. Tudo local, tudo seu.
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