以模擬驅動的情境生成
產生高度逼真的合成情境、人物設定與產出物,以擴大對複雜代理行為與邊緣案例的覆蓋範圍。
Plurai 是一個專注於模擬、評估與防護機制的 AI 代理信任平台,適用於生產系統。它面向需要在真實感的多輪情境中測試代理、在發佈前發現政策與品質問題,並隨著產品變動持續改善的團隊。
此產品結合合成情境生成、自動訓練的評估模型與即時防護機制。其模擬流程可從產品文件與其他來源素材建立資料集,而其評估與防護產品則旨在分類代理行為、降低失敗率,並支援生產環境中的低延遲保護。
產生高度逼真的合成情境、人物設定與產出物,以擴大對複雜代理行為與邊緣案例的覆蓋範圍。
從提示或資料樣本建立高準確度的評估與防護模型,著重快速設定與低延遲推論。
以黑箱方式在結構化模擬流程中測試代理,支援多輪對話與逐輪評估。
使用平台的結構化實驗與分析工具比較執行結果、檢視會話,並在部署前衡量回歸情況。
將平台連接到 CI/CD 進行持續驗證、回歸測試,並隨產品演進進行迭代改善。
以 VPC 部署模式使用平台,並支援 SSO、內部部署與客製化推論定價等企業選項。
在發佈前針對面向客戶或內部的代理,使用真實感的多輪互動進行測試。平台會生成合成情境、人物設定與產出物,以找出靜態資料集可能漏掉的失敗情況。
從提示或樣本資料建立高準確度的評估與防護機制,接著用來分類代理輸出,或在生產環境中阻擋違反政策的行為。
使用黑箱模擬來檢測 RAG 流程、檢索品質、基礎依據與工具使用情況,而無需重建其餘系統。
在 CI/CD 中執行結構化實驗,讓每次變更都能進行回歸測試、審查,並與過往行為隨時間比較。
當歷史資料集稀少時,可先從 PRD、政策或少量範例開始,再透過合成資料生成擴大覆蓋範圍。
Plurai 專為 AI 代理評估與防護而設計,而非通用應用程式測試。其模擬流程會從你的產品素材建立合成資料集、人物設定、產出物與多輪情境,然後在發佈前透過結構化實驗驗證行為。
模擬引擎可以匯入如 PRD、政策、需求文件與過往對話樣本等素材。它也支援與既有代理進行黑箱互動,並可選擇整合 RAG 流程、資料庫與部分模擬工具。
來源內容描述了支援 SDK、CLI 與 UI 的資料集與情境生成、實驗管理、結果分析,以及逐輪視覺化回顧。也提到平台可連接 CI/CD 管線,以進行自動化回歸測試與持續驗證。
不需要。來源指出 Plurai 可以使用最少或非結構化的輸入開始運作,無須大型歷史資料集即可開始產生合成資料與評估。
定價頁面顯示有免費入門方案、按使用量計費的產品選項,以及包含內部部署、SSO、客製化定價與白手套服務的企業方案。