Trace 分析与行为图
摄取生产 traces,并将重复出现的 agent 模式分组为行为图,供团队检查。
Adaline 是面向自我改进 AI agent 的可观测性与评估平台。它将生产 traces 转化为行为图、evals、合成数据和可验证改进,便于团队审核并上线。
Adaline 是面向自我改进 AI agent 的可观测性与评估平台。它旨在将生产 traces 转化为团队可用于改进 agent 的具体产物:行为图、evals、合成数据和可验证的变更。
公开网站将 Adaline 定位为位于 agent traces 与 agent diffs 之间的一层。它会摄取生产 traces,识别重复出现的行为,基于这些行为和用户反馈创建评估,并帮助团队在上线前测试改进。其结果是一套旨在更早发现回归并使 agent 迭代更可衡量的工作流。
定价页显示该产品面向协作团队和企业,提供 Free、Grow 和 Custom 方案。公开页面还强调了企业级控制,例如 SSO/SAML、SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR、PII DPAs,以及 Custom 计划中的本地部署选项。
摄取生产 traces,并将重复出现的 agent 模式分组为行为图,供团队检查。
基于检测到的行为和用户反馈生成 evals,以便在变更上线前捕捉回归。
为当前覆盖中缺失的边缘情况和场景生成与生产一致的合成数据。
支持持续评估,并在套餐基础上设置使用限制,额外运行按定价页计费。
Grow 计划提供 JavaScript Evaluator 和 alerts,Custom 计划提供自定义 evaluators。
包含部署和监控能力,例如 environments、deployments、logs、analytics、end-user feedback 和 scores。
使用 Adaline 审查生产 traces,检测重复的 agent 行为,并将其转化为便于产品和工程团队检查的行为图。
使用 Adaline 基于观察到的行为和用户反馈生成 evals,从而在发布 agent 变更前检查回归。
使用 Adaline 为真实流量中占比不足或尚未观察到的边缘情况创建与生产一致的合成数据。
使用 Adaline 运行持续评估,并通过日志、告警、分析和反馈信号监控部署。
将 Adaline 作为受治理的平台,供需要 SSO/SAML、审计日志、基于角色的访问和部署控制的大型团队使用。
Adaline 是面向自我改进 AI agent 的可观测性与评估平台。它将生产 traces 转化为行为、evals、合成数据和可验证改进,便于团队审核并上线。
原始描述强调了生产 traces、行为图、自生成的 evals、合成数据和可验证改进。公开页面中并未提供详细的设置步骤。
定价页显示提供 Free、Grow 和 Custom 计划。Custom 计划面向企业,包含自定义 providers、自定义 evaluators、SSO/SAML、SOC 2 和 HIPAA 选项、on-prem 部署以及专属部署工程师。
已查看的公开页面显示了 docs 链接和入门表单,但源文本中未列出支持的 SDK 或具体集成。