Ingesta de trazas desde herramientas de observabilidad
Se conecta a Langfuse, Braintrust, Datadog o una fuente de trazas personalizada e ingiere automáticamente los datos de las conversaciones cada noche.
Basalt
Freemium
Basalt ayuda a los equipos a mejorar agentes de IA analizando interacciones reales, detectando patrones de fallos y generando solicitudes de incorporación de cambios validadas.
¿Qué es Basalt?
Basalt es un producto para mejorar agentes de IA a partir de interacciones reales con usuarios. Se conecta a fuentes de observabilidad o de trazas, lee las conversaciones del día anterior e identifica patrones de fallos recurrentes que indican dónde es necesario ajustar el comportamiento de un agente.
Cuando encuentra un problema, Basalt genera una solicitud de incorporación de cambios específica que puede modificar un prompt, una definición de herramienta o una instrucción del sistema. Antes de abrir la solicitud, la solución propuesta se valida con un conjunto de datos de referencia para comprobar que el comportamiento existente no presente regresiones.
¿Qué puede hacer Basalt?
Análisis de patrones de fallos
Utiliza Claude para agrupar conversaciones, detectar patrones de fallos e identificar qué interacciones señalan carencias de calidad.
Generación automatizada de soluciones
Genera una solicitud de incorporación de cambios específica que puede actualizar un prompt, una definición de herramienta o una instrucción del sistema en función del problema detectado.
Validación con un conjunto de datos de referencia
Ejecuta cada solución generada con un conjunto de datos de referencia antes de abrir la solicitud de incorporación de cambios y bloquea los cambios que introduzcan regresiones.
Flujo de trabajo basado en el comportamiento
Posiciona el producto como un ciclo de revisión automatizado que no depende de un LLM como evaluador ni de la anotación manual.
Ciclo de mejora diario
Envía cada mañana una solicitud de incorporación de cambios de alta calidad basada en el comportamiento de los usuarios del día anterior, manteniendo el flujo de trabajo vinculado a interacciones recientes.
Casos de uso
“Revisar conversaciones en producción”
Los equipos que ya registran trazas en herramientas de observabilidad pueden conectar esas fuentes y dejar que Basalt analice las conversaciones durante la noche para detectar errores recurrentes.
“Corregir patrones de fallos repetidos”
Cuando aparece repetidamente el mismo malentendido o error en el uso de una herramienta, Basalt puede generar una solicitud de incorporación de cambios específica que se dirija al patrón de comportamiento afectado.
“Proteger el comportamiento existente”
Los equipos que mantienen conjuntos de datos de referencia para el comportamiento esperado pueden usar el paso de validación de Basalt para comprobar que una solución propuesta no provoque regresiones en casos conocidos como correctos.
“Preparar mejoras para agentes”
Las organizaciones que quieren actualizar prompts o herramientas sin redactar manualmente cada cambio pueden usar Basalt para proponer modificaciones basadas en el comportamiento real de los usuarios.
“Clasificar cambios en un ciclo de revisión diario”
Los equipos que buscan un ciclo de mejora ligero pueden revisar una solicitud de incorporación de cambios diaria en lugar de clasificar manualmente cada interacción.
Preguntas frecuentes
¿Cómo convierte Basalt las interacciones de los usuarios en una actualización?
Basalt ingiere conversaciones de fuentes de observabilidad conectadas, las analiza durante la noche y convierte los patrones de fallos repetidos en una solicitud de incorporación de cambios específica. La página de inicio indica que puede generar actualizaciones de prompts, cambios en definiciones de herramientas o cambios en instrucciones del sistema, y después validar la solución con un conjunto de datos de referencia antes de abrir la solicitud.
¿Qué fuentes de trazas admite Basalt?
La página de inicio menciona explícitamente Langfuse, Braintrust, Datadog y una fuente de trazas personalizada como opciones de conexión. Presenta Basalt como una herramienta que trabaja con trazas de esas fuentes, sin requerir anotación manual.
¿Qué partes de un agente puede mejorar Basalt?
Basalt se centra en mejorar el comportamiento de los agentes a partir de conversaciones reales con usuarios. La página destaca los prompts del sistema, las definiciones de herramientas y los ejemplos few-shot como elementos que puede modificar cuando detecta un patrón de fallos.
¿Cómo comprueba Basalt que una solución no altere negativamente el comportamiento existente?
La página de inicio indica que Basalt ejecuta las soluciones con un conjunto de datos de referencia antes de abrir una solicitud de incorporación de cambios y bloquea la solicitud si aparecen regresiones. También afirma que el flujo de trabajo principal no utiliza un LLM como evaluador ni anotación manual.
¿Cómo se fija el precio de Basalt?
La sección de precios indica que solo se paga al fusionar una solicitud de incorporación de cambios, que las 3 primeras son gratuitas y que no hay suscripción ni compromiso. También señala que el precio se aplica por solicitud fusionada y por repositorio, y que hay descuentos por volumen para equipos que fusionan más de 20 solicitudes al mes.
Datos rápidos
- Categoría
- Herramienta de desarrollo de IA
- Uso principal
- Mejorar agentes de IA a partir de interacciones con usuarios
- Flujo de trabajo
- Análisis nocturno de trazas y una solicitud de incorporación de cambios cada mañana
- Fuentes compatibles
- Langfuse, Braintrust, Datadog y fuentes de trazas personalizadas
- Modelo de precios
- Pago por solicitud de incorporación de cambios fusionada; las 3 primeras son gratuitas
- Dominio de origen
- getbasalt.ai
Análisis de tráfico de Basalt
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
- 29
Alternativas a Basalt
Sourcery
sourcery.ai
Sourcery es una herramienta de revisión de código con IA para GitHub, GitLab y flujos de trabajo en el IDE. Ayuda a los equipos a revisar solicitudes de incorporación de cambios, buscar problemas de seguridad y recibir comentarios antes durante el desarrollo.
cubic
cubic.dev
cubic es una plataforma de revisión de código con IA para bases de código complejas. Ayuda a los equipos a detectar errores en las solicitudes de incorporación de cambios y a analizar repositorios antes de fusionarlos o publicar una versión.
Overcut
amplication.com
Overcut es una plataforma de orquestación agéntica del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) que coordina flujos de ingeniería entre tickets, repositorios y herramientas de integración continua (CI). Ayuda a los equipos a automatizar revisiones de solicitudes de incorporación de cambios (PR), clasificación de tickets, generación de especificaciones y análisis de causa raíz en entornos de nube gestionada, nube privada o locales.
Laminar
lmnr.ai
Plataforma de observabilidad de código abierto para agentes de IA que ayuda a los equipos a rastrear ejecuciones, detectar fallos y ejecutar evaluaciones.
cubic
mrge.io
cubic es una plataforma de revisión de código con IA que revisa solicitudes de cambios y analiza bases de código para detectar errores, vulnerabilidades e incumplimientos de reglas. Ayuda a los equipos a trabajar más rápido con comentarios en línea, resúmenes de solicitudes de cambios e integraciones con sus flujos de trabajo.
Arcade
arcade.dev
Arcade es un runtime MCP para agentes de IA en producción que combina autorización de agentes, herramientas fiables y gobernanza. Ayuda a los equipos a conectar agentes con sistemas reales, con implementación flexible y precios desde un plan gratuito hasta opciones empresariales.