为交付给非技术人员使用的AI智能体构建了一个状态更新层
摘要
一款为AI智能体提供状态更新层的新工具,将会话数据转化为面向非技术利益相关者的通俗报告和成本摘要,目前处于预发布阶段,正在寻求反馈。
背景:大多数智能体工具是为编写代码的人调试自己的系统而构建的。trace viewer、spans、token counts,如果你是自己阅读,那很合适。但我经常遇到的问题是:当你将智能体交付给没有构建它的人——客户、创始人、你的老板——时,他们不想要trace viewer。他们想要三件事:运行了什么、花费了多少、是否真正有效。我查看过的可观测性工具都没有针对这一受众构建。因此,我在你已有的工具之上构建了一个东西,将会话数据转化为非技术人员真正能读的内容:每次会话的成本、通俗语言的结果(成功/错误/需要复查,而不是从“未抛出错误”推断),以及一份无需登录或调试工具即可交付的报告。仍处于预发布阶段。正在寻找更多将智能体交付给非技术人员的人——客户、老板、早期用户,任何会问“它起作用了吗”但不想阅读日志的人。免费,无附加条件,只希望获得关于模型在哪里失效的诚实反馈。无论哪种方式,都很乐意回答任何关于这个方法的问题。
相似文章
可信赖的智能代理AI层
作者正在构建Synapsor,一个面向AI代理的测试版工具,提供受管内存、分阶段写入、回放、权限和审计追踪,并正在寻求代理开发者的反馈。
为AI智能体构建了身份/权限/审计层。在更多人使用前诚求反馈
一位开发者构建了一个SDK,为LangChain、CrewAI等AI智能体框架添加身份、权限和审计功能,并寻求对其方法的反馈。
@hwchase17: https://x.com/hwchase17/status/2053157547985834227
文章概述了一个系统的“智能体开发生命周期”(构建、测试、部署、监控),以有效创建和管理 AI 智能体,重点介绍了 LangChain、LangGraph 和 CrewAI 等关键框架。
构建了用于生产/开发环境中 AI 代理的运行时 A/B 测试层——寻找 5-10 个团队来“折腾”它
作者介绍了 Syrin,这是一款用于 AI 代理的运行时 A/B 测试工具,允许团队针对提示词、模型和代理拓扑结构对实时流量进行受控实验。他们正在寻找 5-10 个工程团队在生产环境中测试该工具并提供反馈。
最近受雇于一家获奖的SaaS公司。记录企业真正需要的智能体运行时
一位开发者记录了为一家SaaS公司构建的AI智能体运行时架构,重点聚焦于安全性、工具执行、状态管理以及推理与执行的分离。