AI Agentree — ведущая платформа отслеживания решений для ИИ-агентов и LLM-приложений. В отличие от инструментов наблюдаемости, которые фиксируют события, AI Agentree захватывает цепочку обоснования каждого решения - контекст, рассмотренные альтернативы, уровни уверенности и результаты. Это необходимо для устранения неполадок, соблюдения и улучшения производительности ИИ-агентов. Альтернатива LangSmith для команд, нуждающихся в видимости на уровне решений, а не только в трассировке.
AI Agentree фиксирует обоснование каждого решения ИИ - не только результат. Устраните неполадки быстрее, улучшайте постоянно и объясняйте любое решение заинтересованным сторонам.
Лучше всего для: ИИ-команд, разворачивающих агентов в производстве, предприятий, нуждающихся в объяснимом ИИ, и регулируемых отраслей, требующих аудиторских следов решений.
Ваши агенты принимают тысячи решений ежедневно. Когда что-то идет не так, вы можете видеть, ЧТО произошло, но не ПОЧЕМУ. Устранение неполадок становится угадыванием.
Каждое решение, которое принимает ваш ИИ, — это возможность для обучения. Без отслеживания решений вы не можете выявить паттерны, найти крайние случаи или систематически улучшить.
Когда регуляторы или клиенты спрашивают "почему ИИ решил X?", вам нужно больше, чем просто журналы. Вам нужно обоснование решения, контекст и рассмотренные альтернативы.
Фиксируйте обоснование решений, не меняя архитектуру вашего агента.
Записывайте контекст, рассмотренные варианты, уровни уверенности и обоснование каждого решения.
Мониторьте результаты решений по трем временным горизонтам: немедленно, краткосрочно (дни) и долгосрочно (недели).
Семантический поиск по истории решений. Узнайте, как аналогичные ситуации были обработаны ранее.
Обнаружение паттернов с использованием статистической уверенности находит возможности для автоматизации и повторяющиеся сценарии решений.
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")Менее 10 мс накладных расходов. Работает с LangChain, n8n и пользовательскими агентами.
Отслеживание решений ИИ фиксирует не только ЧТО решили ваши ИИ-агенты, но и ПОЧЕМУ они приняли каждое решение. Это включает в себя цепочку обоснования, контекст, рассмотренные альтернативы и уровни уверенности. В отличие от простого ведения журнала, отслеживание решений создает полный аудиторский след, который позволяет устранять неполадки, соблюдать требования и постоянно улучшать.
Инструменты наблюдаемости фиксируют события и трассировки. AI Agentree фиксирует обоснование решений - мыслительный процесс за каждым выбором. Мы записываем прецеденты, отслеживаем результаты по трем временным горизонтам (немедленно, краткосрочно, долгосрочно) и обеспечиваем семантический поиск по паттернам решений. Рассматривайте это как память о решениях, а не просто ведение журнала решений.
AI Agentree добавляет менее 10 мс задержки к операциям агентов. Наша асинхронная архитектура гарантирует, что захват решений никогда не блокирует основной рабочий процесс вашего агента. Большинство клиентов сообщают о нулевом ощутимом влиянии на время отклика агентов.
Да, AI Agentree предоставляет семантический поиск с использованием встраиваний и косинусного сходства. Ищите аналогичные решения, находите прецеденты, определяйте паттерны и открывайте возможности для автоматизации. Задавайте вопросы, такие как 'Как мы обрабатывали аналогичные запросы на возврат?' и получайте соответствующую историю решений.
AI Agentree интегрируется с LangChain, n8n, пользовательскими Python-агентами и большинством фреймворков оркестрации ИИ. Наш SDK захватывает решения без необходимости в изменениях в вашем слое оркестрации - мы являемся слоем решений, а не заменой ваших существующих инструментов.
Начните фиксировать обоснование решений сегодня. Доступен бесплатный уровень.