AI Agentree adalah platform pelacakan keputusan terkemuka untuk agen AI dan aplikasi LLM. Tidak seperti alat observabilitas yang mencatat peristiwa, AI Agentree menangkap rantai alasan di balik setiap keputusan - konteks, alternatif yang dipertimbangkan, tingkat kepercayaan, dan hasil. Penting untuk debugging, kepatuhan, dan meningkatkan kinerja agen AI. Alternatif untuk LangSmith bagi tim yang membutuhkan visibilitas tingkat keputusan, bukan hanya pencatatan tingkat jejak.
AI Agentree menangkap alasan di balik setiap keputusan AI - bukan hanya hasilnya. Debug lebih cepat, tingkatkan secara terus-menerus, dan jelaskan keputusan apa pun kepada pemangku kepentingan.
Terbaik untuk: Tim AI yang menerapkan agen dalam produksi, perusahaan yang membutuhkan AI yang dapat dijelaskan, dan industri yang diatur yang memerlukan jejak audit keputusan.
Agen Anda membuat ribuan keputusan setiap hari. Ketika sesuatu berjalan salah, Anda dapat melihat APA yang terjadi tetapi tidak MENGAPA. Debugging menjadi tebak-tebakan.
Setiap keputusan yang dibuat AI Anda adalah peluang belajar. Tanpa pelacakan keputusan, Anda tidak dapat mengidentifikasi pola, menemukan kasus tepi, atau meningkatkan secara sistematis.
Ketika regulator atau pelanggan bertanya "mengapa AI memutuskan X?", Anda membutuhkan lebih dari sekadar log. Anda membutuhkan alasan keputusan, konteks, dan alternatif yang dipertimbangkan.
Tangkap alasan keputusan tanpa mengubah arsitektur agen Anda.
Catat konteks, opsi yang dipertimbangkan, tingkat kepercayaan, dan alasan untuk setiap keputusan.
Pantau hasil keputusan di tiga horizon: segera, jangka pendek (hari), dan jangka panjang (minggu).
Pencarian semantik di seluruh sejarah keputusan. Temukan bagaimana situasi serupa ditangani sebelumnya.
Deteksi pola dengan kepercayaan statistik menemukan peluang otomatisasi dan skenario keputusan yang berulang.
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")Overhead kurang dari 10ms. Bekerja dengan LangChain, n8n, dan agen kustom.
Pelacakan keputusan AI menangkap tidak hanya APA yang diputuskan agen AI Anda, tetapi MENGAPA mereka membuat setiap keputusan. Ini mencakup rantai alasan, konteks yang dipertimbangkan, alternatif yang dievaluasi, dan tingkat kepercayaan. Tidak seperti pencatatan sederhana, pelacakan keputusan menciptakan jejak audit lengkap yang memungkinkan debugging, kepatuhan, dan peningkatan berkelanjutan.
Alat observabilitas mencatat peristiwa dan jejak. AI Agentree menangkap alasan keputusan - proses pemikiran di balik setiap pilihan. Kami mencatat preseden, melacak hasil di tiga horizon waktu (segera, jangka pendek, jangka panjang), dan memungkinkan pencarian semantik di seluruh pola keputusan. Anggap saja sebagai memori keputusan, bukan hanya pencatatan keputusan.
AI Agentree menambahkan latensi kurang dari 10ms pada operasi agen. Arsitektur asinkron kami memastikan penangkapan keputusan tidak pernah memblokir alur kerja utama agen Anda. Sebagian besar pelanggan melaporkan tidak ada dampak yang dapat dirasakan pada waktu respons agen.
Ya, AI Agentree menyediakan pencarian semantik menggunakan embedding dan kesamaan kosinus. Cari keputusan serupa, temukan preseden, identifikasi pola, dan temukan peluang otomatisasi. Ajukan pertanyaan seperti 'Bagaimana kami menangani permintaan pengembalian dana serupa?' dan dapatkan sejarah keputusan yang relevan.
AI Agentree terintegrasi dengan LangChain, n8n, agen Python kustom, dan sebagian besar kerangka orkestra AI. SDK kami menangkap keputusan tanpa memerlukan perubahan pada lapisan orkestra Anda - kami adalah lapisan keputusan, bukan pengganti alat Anda yang ada.
Mulai menangkap alasan keputusan hari ini. Tingkat gratis tersedia.