Plataforma para evaluar, simular y supervisar agentes de IA. Los equipos pueden probar conversaciones, aplicar controles en tiempo de ejecución e investigar fallos en producción.
Future AGI es una plataforma de desarrollo y operaciones para agentes de IA. Combina evaluación, conversaciones simuladas, controles en tiempo de ejecución y trazabilidad en producción para ayudar a los equipos a identificar fallos e investigar sus causas. La gestión de conjuntos de datos, el control de versiones de prompts, los experimentos y un entorno de pruebas para agentes permiten probar cambios antes del lanzamiento.
Los equipos pueden trabajar mediante el panel, las API y los SDK, utilizando evaluaciones durante el desarrollo o sobre actividad en curso e histórica. La plataforma también incluye una pasarela de IA para el enrutamiento de modelos, el almacenamiento en caché y el seguimiento de costes.
Combina comprobaciones heurísticas, evaluaciones mediante código, puntuación con LLM-as-judge y agentes de evaluación agéntica para RAG, herramientas, prompts y localización de errores. Ejecuta evaluaciones en línea, de forma continua, sobre datos históricos o en CI/CD.
Prueba agentes con personas y guiones predefinidos o personalizados, así como con escenarios basados en conjuntos de datos o grafos. Inspecciona las transcripciones y compara sesiones para examinar cómo se desarrollan las conversaciones.
Aplica comprobaciones de entrada y salida para detectar PII, inyección de prompts, toxicidad, secretos y alucinaciones. Configura cada regla para hacerla cumplir, supervisarla o registrarla, con umbrales de puntuación y corrección de PII.
Inspecciona trazas, spans, sesiones y grafos de agentes. Busca mediante filtros, crea paneles personalizados y envía alertas por Slack o correo electrónico para hacer seguimiento de problemas operativos.
Gestiona conjuntos de datos, compara modelos en experimentos y controla las versiones de plantillas de prompts. El entorno visual de pruebas para agentes admite llamadas a herramientas y validación de formatos; las funciones de IA pueden generar datos sintéticos o mejorar prompts.
Enruta solicitudes entre proveedores de LLM compatibles con balanceo de carga, conmutación por error automática y reintentos. La caché exacta y semántica, los presupuestos, los límites de velocidad y las claves virtuales facilitan la gestión del uso.
Usa ejemplos de la base de conocimientos para evaluar la veracidad, relevancia y exhaustividad. Compara cambios en prompts o recuperación en experimentos antes de seleccionar una versión para su implementación.
Simula interlocutores con distintas personas y situaciones para probar escalaciones, interrupciones y ramas conversacionales sensibles. Revisa las transcripciones y las comparaciones de sesiones para identificar respuestas débiles.
Sigue una sesión problemática a través de su grafo de agentes y sus trazas; después, utiliza el análisis de errores y las explicaciones de la evaluación para localizar problemas en la recuperación, el uso de herramientas o los prompts.
Asigna trazas, spans o elementos de conjuntos de datos a colas de anotación. Recopila etiquetas numéricas, categóricas, de texto, de estrellas o de pulgares para facilitar la revisión y la puntuación del equipo.
No se requiere tarjeta de crédito. Las asignaciones mensuales incluyen 50 GB de almacenamiento, 2.000 créditos de IA compartidos, 100.000 solicitudes a la pasarela, 1 millón de tokens de simulación de texto y 60 minutos de simulación de voz. El uso que supere estas asignaciones se factura según el consumo.
Sí. Las evaluaciones BYOK LLM-as-judge y las llamadas a modelos en experimentos y entornos de pruebas no tienen cargos de la plataforma. Las tarifas de los proveedores de modelos, si las hubiera, se mantienen por separado. Las evaluaciones heurísticas siempre son gratuitas; las evaluaciones de modelos gestionados y mediante código utilizan créditos de IA.
Los planes públicos incluyen miembros del equipo y proyectos ilimitados. La oferta Free indica una retención de datos de 30 días y enumera por separado los conjuntos de datos y las anotaciones persistentes. El almacenamiento sigue formando parte del cálculo del uso. Los complementos de pago amplían la retención y los límites de las colas de anotación.
Usa las puntuaciones y los controles como comprobaciones configuradas, y después valídalos con tus propios ejemplos y anotaciones humanas. Revisa los falsos positivos y los errores no detectados, y supervisa las reglas antes de hacerlas cumplir. La simulación y la puntuación no sustituyen la revisión de una implementación real.
Los datos de tráfico son solo como referencia.
hamming.ai
Plataforma de control de calidad para probar agentes de voz y chat antes del lanzamiento, evaluar su seguridad y supervisar su funcionamiento en conversaciones reales.
langfuse.com
Plataforma de ingeniería de IA de código abierto para rastrear, evaluar y mejorar aplicaciones y agentes basados en modelos de lenguaje (LLM).
waydev.co
Plataforma de inteligencia de ingeniería que mide la adopción de la IA, rastrea su impacto desde el código hasta producción y cuantifica el ROI para equipos de software.
invertbio.com
Invert es una plataforma de infraestructura e inteligencia para equipos de desarrollo y fabricación de bioprocesos. Conecta equipos y fuentes de datos, y utiliza el contexto de cada ejecución para ofrecer monitoreo en vivo, resúmenes, análisis de trazabilidad e informes.
raindrop.ai
Raindrop supervisa las ejecuciones de agentes de IA, agrupa fallos recurrentes y permite probar cambios con trazas o tráfico real antes de fusionarlos.
anomalo.com
Plataforma empresarial de monitoreo de la calidad y observabilidad de datos para detectar cambios, investigar problemas y generar información útil.
