Atla AI
Vue d'ensemble de Atla AI
Atla AI : la couche d’évaluation et d’amélioration pour les agents d’IA
Qu’est-ce qu’Atla AI ? Atla AI est une plateforme d’observabilité et d’évaluation des agents conçue pour détecter automatiquement les erreurs et fournir des informations permettant d’améliorer continuellement les performances des agents d’IA. Il offre une visibilité en temps réel sur chaque pensée, appel d’outil et interaction de vos agents.
Principales caractéristiques :
- Surveillance des agents: obtenez une visibilité en temps réel sur chaque pensée, appel d’outil et interaction de vos agents.
- Identification des tendances: faites automatiquement remonter les problèmes récurrents dans des milliers de traces et obtenez des suggestions concrètes d’amélioration.
- Réalisation d’expériences: expérimentez avec des modèles et des invites, en comparant les performances côte à côte pour déterminer ce qui fonctionne le mieux.
- Suggestions concrètes: recevez des suggestions précises et concrètes pour corriger vos agents, en fonction de l’analyse des tendances d’erreur dans toutes vos traces.
Comment utiliser Atla AI ?
- Installez le paquet Atla: intégrez Atla à votre pile existante en quelques minutes.
- Suivez vos agents: surveillez les exécutions des agents et comprenez leur comportement.
- Comprenez instantanément les erreurs: obtenez une compréhension granulaire des erreurs grâce à des récits clairs et lisibles et des traces individuelles.
Pourquoi Atla AI est-il important ?
Atla AI offre de la clarté pour l’ère des agents en traçant chaque étape, en identifiant les causes profondes des échecs et en améliorant les taux d’achèvement. Il vous aide à créer des agents d’IA plus fiables en trouvant les tendances d’erreur et en offrant des suggestions concrètes d’amélioration.
Quelle est la meilleure façon d’améliorer les performances des agents d’IA ?
La meilleure façon d’améliorer les performances des agents d’IA est d’utiliser une plateforme comme Atla AI qui offre une surveillance en temps réel, une détection automatisée des erreurs et des suggestions concrètes. Cela vous permet d’identifier et de corriger rapidement les problèmes, ce qui améliore les performances globales.
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