Interaction publishing
Send user-agent conversations, session information, agent versions, metadata, and retrieved learnings to Reflexio so the system can analyze completed turns.
Reflexio
Freemium
Reflexio est une plateforme d’apprentissage pour les agents d’IA qui transforme les résultats des interactions et les corrections des utilisateurs en consignes comportementales récupérables. Les développeurs peuvent connecter une boucle de réflexion, d’évaluation et de récupération à des agents existants via des API hébergées, un SDK Python, REST ou une CLI et un backend locaux.
Qu'est-ce que Reflexio ?
Reflexio is a behavioral learning platform for AI agents. Instead of only storing what users said, it captures interactions, corrections, and outcomes to identify how an agent should behave differently in similar situations. The resulting learnings can be retrieved before a later response and are intended to reduce repeated mistakes without retraining the underlying model.
The platform supports a loop in which an agent retrieves relevant profiles or playbooks, produces a response, and publishes the completed interaction back to Reflexio. Developers can use the hosted service, connect through Python or REST, or run the open-source local backend and CLI. Learnings can be reviewed, approved, rejected, revised, and evaluated against an un-augmented response.
Que peut faire Reflexio ?
Relevant context retrieval
Search profiles and user or agent playbooks before an agent responds, then inject selected context into the model prompt. Retrieval can be filtered and limited for the application’s token budget.
Behavioral learning extraction
Convert corrections, triggering conditions, and successful or failed outcomes into actionable signals about how the agent should act in future situations.
Evaluation and revision
Compare a candidate response with an un-augmented control response and use the resulting evidence to revise learnings over time.
Review and governance controls
Inspect learned rules and their statuses, approve or reject them, and remove rejected learnings from retrieval. The API also includes profile, playbook, configuration, evaluation, and data-rights operations.
Flexible deployment and integration
Connect through a Python SDK, REST API, CLI, or integration skill. The service can be managed by Reflexio, use customer model credentials or storage, or run in a customer AWS, GCP, or Azure account.
Cas d'utilisation
“Customer-support agents”
A support agent can learn to inspect the full window of recent charges before resolving one unfamiliar transaction, reducing the chance of asking the customer to return with a missed issue.
“Coding agents”
Developers can use business-specific extractors and playbooks to capture recurring coding feedback, such as how an agent should respond to a syntax or implementation error.
“Sales assistants”
A sales agent can use retrieved profiles and learned playbooks to apply recurring interaction guidance when handling later conversations.
“Data-analysis agents”
Teams can publish analyst-agent interactions and retrieve relevant learned behavior for subsequent analysis tasks, while retaining a reviewable learning record.
“Local or controlled deployments”
Teams that need local development or a customer-controlled environment can use the open-source CLI and local FastAPI backend, or discuss a BYOC deployment in their own cloud account.
Questions fréquentes
How does Reflexio fit into an existing agent?
The documented minimum loop retrieves profiles and playbooks before the agent responds, passes selected context to the LLM, and publishes the completed interaction afterward. The site says the SDK can wrap existing LLM calls without an agent rewrite.
Does Reflexio retrain the underlying model?
No. The product describes a retrieve-and-publish learning loop rather than model retraining. Learned behavioral context is retrieved and injected at inference time.
What can developers use to connect to Reflexio?
The site documents a Python SDK, REST access, a CLI, and an integration skill for coding agents. The local open-source package includes the Python SDK, CLI, and local FastAPI server.
Can teams review or undo learned behavior?
Yes. Learnings are presented as reviewable rules with statuses such as approved, pending, and rejected. The site states that rejecting a learning removes it from retrieval, and the API includes playbook and configuration management.
What deployment options are available?
Reflexio offers a managed service, split arrangements using customer model credentials or storage, and BYOC/self-hosted deployment in AWS, GCP, or Azure. The documentation also describes a local open-source backend using SQLite by default.
Informations rapides
- Category
- AI platform for agent learning
- Primary users
- Developers and teams operating AI agents
- Core workflow
- Retrieve context, generate a response, publish the interaction, evaluate and update learnings
- Integration surfaces
- Python SDK, REST API, CLI, and integration skill
- Local setup
- reflexio-ai package with a local FastAPI backend and SQLite default
- Pricing options
- Free tier, Pro at $299/month, and custom BYOC self-hosted deployment
Analyse du trafic de Reflexio
Les données de trafic sont fournies à titre indicatif uniquement.
- Évaluation du domaine
- 4
Alternatives à Reflexio
Onto
buildonto.dev
Onto aide les propriétaires de sites web à rendre leurs pages plus faciles à lire pour les agents IA en proposant du Markdown clair à la même URL. La plateforme fournit aussi des statistiques de visites d’agents et un score de lisibilité AIO. Les développeurs peuvent récupérer et traiter du contenu web via son Read API ou son serveur MCP.
Reflex Build
build.reflex.dev
Reflex Build transforme les prompts en applications Python déployables sur Reflex Cloud, votre cloud ou en local, avec des modèles prêts pour la production et des intégrations pour les agents et outils de programmation.
AgentQL
agentql.com
Outil pour développeurs d’extraction et d’automatisation de données web avec requêtes en langage naturel, SDK Python et JavaScript et API REST.
Weave Router
weaveos.com
Weave Router est un routeur de modèles intelligent pour les agents de programmation. Il évalue les tâches de code et achemine les requêtes vers des modèles ouverts ou fermés, afin que les développeurs conservent leurs flux de travail existants tout en maîtrisant la vitesse, la qualité et les dépenses liées aux modèles.
Experiential Labs
www.experientiallabs.ai
Experiential Labs est une passerelle d’IA open source qui fournit aux équipes un point de terminaison et une clé API uniques pour les modèles hébergés, les clés appartenant aux clients et les modèles locaux ou personnalisés. Elle ajoute aussi le routage, la gestion des budgets, le contrôle d’accès, l’attribution et des fonctions d’intelligence facultatives pour le trafic des agents.
session-indexer
valpere.github.io
session-indexer est un outil pour développeurs hébergé sur GitHub qui indexe les transcriptions de sessions Claude Code dans SQLite et permet de les rechercher par sens. Il est conçu pour retrouver l’historique JSONL par projet, avec FTS5 en solution de repli lorsque la recherche basée sur des embeddings n’est pas disponible.