تعد AI Agentree المنصة الرائدة لتتبع القرارات لوكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات LLM. على عكس أدوات المراقبة التي تسجل الأحداث، تلتقط AI Agentree سلسلة الأسباب وراء كل قرار - السياق، البدائل المدروسة، مستويات الثقة، والنتائج. ضروري لتصحيح الأخطاء، الامتثال، وتحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي. بديل لـ LangSmith للفرق التي تحتاج إلى رؤية على مستوى القرار، وليس فقط تسجيل على مستوى التتبع.
تلتقط AI Agentree الأسباب وراء كل قرار للذكاء الاصطناعي - ليس فقط النتيجة. قم بتصحيح الأخطاء بشكل أسرع، وحسن باستمرار، واشرح أي قرار لأصحاب المصلحة.
الأفضل لـ: فرق الذكاء الاصطناعي التي تنشر الوكلاء في الإنتاج، المؤسسات التي تحتاج إلى ذكاء اصطناعي قابل للتفسير، والصناعات المنظمة التي تتطلب مسارات تدقيق القرار.
يتخذ وكلاؤك آلاف القرارات يوميًا. عندما يحدث خطأ ما، يمكنك رؤية ماذا حدث ولكن ليس لماذا. يصبح تصحيح الأخطاء تخمينًا.
كل قرار يتخذه الذكاء الاصطناعي هو فرصة للتعلم. بدون تتبع القرار، لا يمكنك تحديد الأنماط، العثور على الحالات الحدودية، أو تحسين النظام بشكل منهجي.
عندما يسأل المنظمون أو العملاء "لماذا قرر الذكاء الاصطناعي X؟"، تحتاج إلى أكثر من مجرد سجلات. تحتاج إلى أسباب القرار، والسياق، والبدائل المدروسة.
التقاط أسباب القرار دون تغيير بنية وكيلك.
سجل السياق، الخيارات المدروسة، مستويات الثقة، والأسباب وراء كل قرار.
راقب نتائج القرار عبر ثلاثة آفاق: فورية، قصيرة المدى (أيام)، وطويلة المدى (أسابيع).
بحث دلالي عبر تاريخ القرار. اكتشف كيف تم التعامل مع مواقف مشابهة من قبل.
يكتشف اكتشاف الأنماط مع الثقة الإحصائية الفرص للأتمتة وسيناريوهات القرار المتكررة.
from agentree import Decision
# Wrap your agent's decision point
with Decision("refund_approval") as d:
d.context({
"customer_tier": "premium",
"order_value": 150,
"return_reason": "defective"
})
# Your existing logic
approved = evaluate_refund(order)
d.outcome(approved)
d.rationale("Premium customer with valid defect claim under $200")أقل من 10 مللي ثانية من الحمل. يعمل مع LangChain وn8n والوكلاء المخصصين.
يستخرج تتبع قرارات الذكاء الاصطناعي ليس فقط ماذا قرر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ولكن لماذا اتخذوا كل قرار. يشمل ذلك سلسلة الأسباب، السياق المدروس، البدائل التي تم تقييمها، ومستويات الثقة. على عكس التسجيل البسيط، يخلق تتبع القرار مسار تدقيق كامل يمكّن من تصحيح الأخطاء، الامتثال، والتحسين المستمر.
تسجل أدوات المراقبة الأحداث والتتبع. تلتقط AI Agentree أسباب القرار - عملية التفكير وراء كل اختيار. نسجل السوابق، نتتبع النتائج عبر ثلاثة آفاق زمنية (فورية، قصيرة المدى، طويلة المدى)، ونمكن من البحث الدلالي عبر أنماط القرار. اعتبرها ذاكرة القرار، وليس مجرد تسجيل القرار.
تضيف AI Agentree أقل من 10 مللي ثانية من زمن الاستجابة لعمليات الوكيل. تضمن بنية النظام غير المتزامنة لدينا أن التقاط القرار لا يعيق سير العمل الأساسي لوكيلك. يذكر معظم العملاء عدم وجود تأثير ملحوظ على أوقات استجابة الوكلاء.
نعم، توفر AI Agentree بحثًا دلاليًا باستخدام التضمينات والتشابه الكوني. ابحث عن قرارات مشابهة، اكتشف السوابق، حدد الأنماط، واكتشف فرص الأتمتة. اطرح أسئلة مثل 'كيف تعاملنا مع طلبات استرداد مماثلة؟' واحصل على تاريخ القرار ذي الصلة.
تتكامل AI Agentree مع LangChain وn8n والوكلاء المخصصين ومعظم أطر تنظيم الذكاء الاصطناعي. تلتقط SDK الخاصة بنا القرارات دون الحاجة إلى تغييرات في طبقة التنظيم الخاصة بك - نحن طبقة قرار، وليس بديلاً عن أدواتك الحالية.
ابدأ في التقاط أسباب القرار اليوم. تتوفر طبقة مجانية.