AgentX ist ein produktionsreifes Framework zur Bewertung von LLMs, das KI-Agenten und große Sprachmodelle anhand von vier Bewertungsebenen, Drift-Erkennung, Abschlussraten-Tracking und A/B-Tests analysiert.

Welche vier Bewertungsebenen bietet AgentX?

Die vier Ebenen bewerten unterschiedliche Aspekte der KI-Leistung, darunter Korrektheit, Sicherheit, Robustheit und Effizienz, und liefern so umfassende Einblicke.

Wie erkennt AgentX Drift?

AgentX überwacht Modellausgaben im Zeitverlauf, um Veränderungen in der Leistung oder im Verhalten zu identifizieren, und alarmiert Teams bei potenzieller Verschlechterung oder Verschiebungen in der Datenverteilung.

Kann AgentX Abschlussraten verfolgen?

Ja, AgentX verfolgt Abschlussraten, um zu messen, wie oft KI-Agenten Aufgaben erfolgreich abschließen. Dies hilft, Fehlermuster zu erkennen und die Zuverlässigkeit zu verbessern.

Unterstützt AgentX A/B-Tests?

Ja, AgentX unterstützt A/B-Tests, sodass Sie verschiedene Modelle oder Konfigurationen direkt vergleichen können, um die beste Leistung zu ermitteln.

Ist AgentX für Produktionsumgebungen geeignet?

Ja, AgentX ist für den produktiven Einsatz konzipiert und bietet skalierbare Bewertung, Echtzeit-Überwachung sowie Integration in bestehende Arbeitsabläufe.

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Was ist AgentX?

AgentX ist ein produktionsreifes LLM-Evaluierungs-Framework, das KI-Beobachtbarkeit und Rückverfolgbarkeit bietet, um KI-Agenten und LLMs zu bewerten, bevor sie versagen. Es fungiert als Zuverlässigkeitsbarriere und ermöglicht Entwicklern, Agenten durch vier verschiedene Testebenen zu evaluieren. Die Plattform konzentriert sich darauf, Fehler frühzeitig zu erkennen, indem sie das Agentenverhalten analysiert, Probleme lokalisiert und Lösungen vorschreibt. Sie integriert die Evaluierung in eine CI/CD-Pipeline und blockiert oder fördert automatisch Bereitstellungen basierend auf den Testergebnissen.

Application scenarios

Zuverlässigkeitstests für Agenten
Bewertung von KI-Agenten hinsichtlich Aufgabenkorrektheit, Tool-Zuverlässigkeit, Reasoning-Konsistenz und Geschäftsauswirkung vor der Bereitstellung.
CI/CD für KI-Agenten
Aufbau automatisierter Pipelines, die Bereitstellungen bei Evaluierungsfehlern blockieren und bei bestandenen Tests in die Produktion überführen.
Kontinuierliche Überwachung
Durchführung von Evaluierungen sowohl vor der Bereitstellung als auch kontinuierlich danach, mit Drift-Erkennung zur Erfassung von Leistungsverschlechterungen im Laufe der Zeit.
Bewertung mehrstufiger Workflows
Messung der Konsistenz über wiederholte Durchläufe hinweg und Bewertung komplexer mehrstufiger Interaktionen mit mehreren Agentenaufrufen.
Fehleranalyse und Debugging
Analyse von Ausführungszeitplänen, Aufdecken verborgener Muster und Erhalt von Lösungsvorschlägen für erkannte Fehler wie Halluzinationen.
A/B-Tests und Iteration
Nutzung von Evaluierungsergebnissen zur Iteration an Agenten, zum Vergleich von Durchläufen und zur datengestützten Entscheidungsfindung bei Updates.

Core Features

Vierstufiges Evaluierungs-Framework
Bewertung von Aufgabenkorrektheit, Tool- und API-Zuverlässigkeit, Reasoning und Konsistenz sowie Geschäfts-/Nutzerauswirkung in einer strukturierten Hierarchie.
CI/CD-Pipeline-Integration
Automatisches Blockieren von Bereitstellungen bei fehlgeschlagenen Evaluierungen oder Überführung in die Produktion bei bestandenen Tests, was sichere Agenten-Updates ermöglicht.
Kontinuierliche Evaluierungsschleife
Durchführung von Evaluierungen vor der Bereitstellung und kontinuierlich danach, mit automatischer Rückkehr zur Neubewertung bei Schwellenwertverletzungen.
Drift-Erkennung
Überwachung von Agenten nach der Bereitstellung und Auslösung einer Neubewertung, wenn die Leistung über festgelegte Schwellenwerte hinaus abweicht.
Fehleranalyse mit Lösungsvorschlägen
Analyse des Agentenverhaltens zur Lokalisierung von Problemen, Aufdecken verborgener Muster und Vorschlagen konkreter Lösungen (z. B. Einschränkung von Annahmen in System-Prompts).
Visualisierung des Ausführungszeitplans
Anzeige detaillierter Schritt-für-Schritt-Zeitpläne von Agentenläufen, einschließlich Phasen wie Initialisierung, Vorverarbeitung, Wissensabruf und ReAct-Schleifen.
Mehrfachdurchlauf- und Mehrschrittmessung
Messung der Konsistenz über wiederholte Durchläufe hinweg und Bewertung mehrstufiger Workflows mit mehreren Interaktionen, unter Berücksichtigung des nicht-deterministischen Charakters.
Erstellung von Testsets aus unstrukturierten Daten
Erstellung von Testsets aus Dokumenten oder Wissensdatenbanken und Synthese von Ground Truth, um Evaluierungen genau und relevant zu halten.

Zielgruppe

Die Plattform richtet sich an Entwickler und Entwicklungsteams, die KI-Agenten oder LLM-gestützte Anwendungen erstellen und eine robuste Evaluierung und Beobachtbarkeit benötigen. Sie eignet sich für Teams, die CI/CD für KI-Agenten implementieren, KI-Zuverlässigkeitsingenieure und Produktteams, die sich auf die Sicherstellung der Agentenleistung in Produktionsumgebungen konzentrieren.

Wie verwendet man AgentX?

Beginnen Sie mit der Anforderung einer Demo über die offizielle Website. Nach dem Onboarding können Benutzer Testsets aus unstrukturierten Daten erstellen, Evaluierungen über die vier Ebenen hinweg durchführen und CI/CD-Pipelines einrichten, die Bereitstellungen basierend auf Evaluierungsergebnissen automatisch blockieren oder fördern. Die Plattform bietet eine kontinuierliche Evaluierungsschleife zur Überwachung von Drift und zur erneuten Durchführung von Evaluierungen bei Schwellenwertverletzungen.

Wirkungsbewertung

AgentX präsentiert ein umfassendes Evaluierungs-Framework, das über einfache Genauigkeitsmetriken hinausgeht und einen strukturierten Ansatz bietet, um Agentenfehler zu erkennen, bevor sie Benutzer beeinträchtigen. Die Integration von CI/CD-Pipeline und kontinuierlicher Überwachung macht es praktisch für Produktionsumgebungen, in denen Zuverlässigkeit entscheidend ist. Die Fehleranalysefunktion mit Lösungsvorschlägen ist besonders wertvoll für Entwickler, die umsetzbare Erkenntnisse benötigen, anstatt nur Bestehen/Nichtbestehen-Ergebnisse. Während die Plattform für technische Teams robust erscheint, hängt ihre Effektivität letztendlich davon ab, wie gut Benutzer ihre Testsets und Schwellenwerte definieren. Der Schwerpunkt auf mehrstufigem Reasoning und Tool-Zuverlässigkeit spiegelt die reale Komplexität von Agenten wider und macht es zu einer starken Wahl für Teams, die Wert auf Qualitätssicherung bei Agenten legen.

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