AgentX

什麼是 AgentX？

AgentX 是一個可直接用於生產環境的 LLM 評估框架，提供 AI 可觀測性與追蹤能力，讓你在 AI 代理與 LLM 出錯之前就能事先掌握問題。它扮演可靠性護欄的角色，讓開發者透過四個不同層級的測試來評估 AI 代理。這個平台的核心目標是及早發現錯誤，透過分析代理行為、定位問題根源，並提供修復建議。AgentX 將評估流程整合進 CI/CD 管線，根據測試結果自動封鎖或推進部署。

Application scenarios

代理可靠性測試
在部署前評估 AI 代理的任務正確性、工具可靠性、推理一致性以及商業影響。
AI 代理的 CI/CD
建立自動化管線，當評估失敗時封鎖部署，通過時則推送至正式環境。
持續監控
在部署前與部署後持續執行評估，並透過漂移偵測來掌握隨時間發生的效能衰退。
多步驟工作流程評估
衡量多次重複執行的一致性，並評估涉及多次代理呼叫的複雜多步驟互動。
失敗分析與除錯
分析執行時間軸、揭露隱藏模式，並針對偵測到的失敗（如幻覺）提供修復建議。
A/B 測試與迭代
利用評估結果迭代代理、比較不同執行結果，並根據數據做出更新決策。

Core Features

四層評估框架
以結構化層級評估任務正確性、工具與 API 可靠性、推理與一致性，以及商業/使用者影響。
CI/CD 管線整合
若評估失敗則自動封鎖部署，通過則推送至正式環境，讓代理更新更有信心。
持續評估循環
在部署前與部署後持續執行評估，當超過閾值時自動循環回重新評估。
漂移偵測
監控部署後的代理，當效能漂移超過設定閾值時觸發重新評估。
失敗分析與修復建議
分析代理行為以定位問題、揭露隱藏模式，並提供具體修復建議（例如限制系統提示中的假設）。
執行時間軸視覺化
檢視代理執行的詳細逐步時間軸，包括初始化、前處理、知識檢索與 ReAct 循環等階段。
多次執行與多步驟測量
衡量多次重複執行的一致性，並評估涉及多次互動的多步驟工作流程，正視其非確定性本質。
從非結構化資料建立測試集
從文件或知識庫建立測試集，並合成真實答案，確保評估準確且相關。

目標使用者

這個平台專為正在建構 AI 代理或 LLM 驅動應用程式的開發者與工程團隊設計，他們需要強大的評估與可觀測性。適合正在為 AI 代理導入 CI/CD 的團隊、AI 可靠性工程師，以及專注於確保代理在正式環境中效能的產品團隊。

如何使用 AgentX？

首先，透過官方網站申請示範。完成上線後，使用者可以從非結構化資料建立測試集、在四個層級上執行評估，並設定 CI/CD 管線，根據評估結果自動封鎖或推進部署。平台提供持續評估循環，用於監控漂移並在超過閾值時重新執行評估。

效果評估

AgentX 提供了一個超越單純準確度指標的全面評估框架，以結構化方式在代理問題影響使用者之前就加以捕捉。其 CI/CD 管線整合與持續監控功能，讓它在講究可靠性的正式環境中格外實用。失敗分析與修復建議功能對開發者尤其有價值，因為它提供的是可操作的洞察，而不只是通過/失敗的分數。雖然這個平台對技術團隊來說相當完善，但其最終成效仍取決於使用者如何定義測試集與閾值。它對多步驟推理與工具可靠性的重視，反映了真實世界中代理的複雜性，對於認真追求代理品質保證的團隊來說，是一個強而有力的選擇。

Frequently Asked Questions

AgentX 是什麼？

AgentX 是一個專為生產環境設計的 LLM 評估框架，透過四個評估層級、漂移偵測、完成率追蹤以及 A/B 測試，來評估 AI 代理與大型語言模型的表現。

AgentX 的四個評估層級分別是什麼？

這四個層級分別評估 AI 表現的不同面向，包括正確性、安全性、穩健性與效率，提供全方位的分析洞察。

AgentX 如何偵測漂移？

AgentX 會持續監控模型輸出，隨著時間識別效能或行為的變化，並在發現潛在衰退或資料分佈改變時主動通知團隊。

AgentX 可以追蹤完成率嗎？

可以，AgentX 會記錄完成率，用以衡量 AI 代理成功完成任務的頻率，協助找出失敗模式並提升系統可靠性。

AgentX 支援 A/B 測試嗎？

支援，AgentX 提供 A/B 測試功能，讓您並排比較不同模型或設定，找出表現最佳的方案。

AgentX 適合用在生產環境嗎？

適合，AgentX 專為生產環境打造，具備可擴展的評估能力、即時監控功能，並能與現有工作流程整合。