Weights & Biases (و Weave) استانداردی برای ردیابی آزمایشها است — اجراها، جستجوها، آثار، نسل. کاربران خود آنها شکاف را در سوابق ذکر کردهاند: "W&B در حال حاضر همه چیزهایی را که قانون AI اتحادیه اروپا درباره آنها میپرسد، ردیابی میکند. شکاف در بستهبندی آن دادهها به عنوان شواهد انطباق است." (این درخواست توسط یک فروشنده اسکنر ثبت شده است، بنابراین با این در نظر بگیرید.) AIAgentree در طرف دیگر آن شکاف زندگی میکند: چرخه عمر تصمیمات تولید، بستهبندی شده به عنوان شواهد قابل شناسایی. این یک افزودنی به W&B است، نه یک جایگزین.
Weights & Biases (و Weave) استانداردی برای ردیابی آزمایشها است — اجراها، جستجوها، آثار، نسل. کاربران خود آنها شکاف را در سوابق ذکر کردهاند: "W&B در حال حاضر همه چیزهایی را که قانون AI اتحادیه اروپا درباره آنها میپرسد، ردیابی میکند. شکاف در بستهبندی آن دادهها به عنوان شواهد انطباق است." (این درخواست توسط یک فروشنده اسکنر ثبت شده است، بنابراین با این در نظر بگیرید.) AIAgentree در طرف دیگر آن شکاف زندگی میکند: چرخه عمر تصمیمات تولید، بستهبندی شده به عنوان شواهد قابل شناسایی. این یک افزودنی به W&B است، نه یک جایگزین.
آخرین بهروزرسانی: July 4, 2026
| قابلیت | Weights & Biases | AIAgentree |
|---|---|---|
| ردیابی تصمیم — استدلال به عنوان آثار ساختاری | اجراها / آثار | |
| توجیهات ساختاری (مراحل بررسی، سیاستها) | ||
| ردیابی حسابرسی قابل شناسایی | ||
| هماهنگی ثبتنام ماده 12 قانون AI اتحادیه اروپا | دادههای موجود، نه بستهبندی شده | |
| جریانهای کار نظارت انسانی / تأیید ماده 14 | ||
| ردیابی نتایج (تلاش در مقابل نتیجه، 3 افق) | معیارهای آموزشی | |
| جستجوی سابقه در تصمیمات گذشته | ||
| نگهداری مناسب برای حسابرسی (≥6 ماه، ماده 19) | وابسته به طرح | |
| قابل پیشبینی بودن قیمت | دریافت (به ازای هر مگابایت) / ساعات ردیابی شده | سطوح ردیابی ثابت |
| اقامت دادههای اتحادیه اروپا | شرکت / خود میزبانی | اتحادیه اروپا (آلمان) |
| وضعیت خود میزبانی | محدود به مجوز | گزینه خود میزبانی |
| پیوند چارچوب | غیر وابسته به چارچوب | غیر وابسته به چارچوب |
| پشتیبانی OpenTelemetry | جزئی (Weave) | |
| نقاط پایانی بومی MCP + A2A | ||
| تأثیر تأخیر | بار اضافی wandb.init (ثانیهها) | <10ms غیر همزمان |
| ردیابی آزمایش / جستجوها / آثار | ||
| نسل مدل / ثبتنام | نسل تصمیم | |
| بستهبندی شواهد انطباق |
تیمهایی که مرکز ثقل آنها چرخه عمر آموزش مدل است — آزمایشها، جستجوها، آثار و نسل. W&B در اینجا استاندارد است و شما نباید سعی کنید آن را برای این کار جایگزین کنید.
تیمهایی که چرخه عمر تصمیمات تولید را مدیریت میکنند: ثبت اینکه چرا یک عامل چیزی را تصمیمگیری کرده، چه کسی آن را تأیید کرده و بستهبندی آن به عنوان شواهد حسابرسی. بیشتر فروشگاههای W&B باید هر دو را اجرا کنند.
کاربران W&B به وضوح بیان کردهاند: در حال حاضر بسیاری از آنچه را که قانون AI اتحادیه اروپا درباره آن میپرسد، ردیابی میکند، اما آن دادهها را به عنوان شواهد انطباق بستهبندی نمیکند — هیچ شواهد قابل شناسایی، هیچ صادرات قابل تأیید برای حسابرسان، هیچ کارت مدل به شکل پیوست IV به درخواست.
AIAgentree حول آن بستهبندی ساخته شده است: سوابق تصمیم قابل شناسایی، تأیید انسانی و صادراتی که برای حسابرسان شکلگیری شده است. W&B نیمه آموزشی را پوشش میدهد؛ AIAgentree نیمه تصمیم را پوشش میدهد — ثبتنامهای ماده 12 از آنچه که عوامل شما در واقع در تولید انجام دادهاند.
این یک افزودنی است، نه یک مهاجرت. W&B را برای آموزش و آزمایشها نگه دارید؛ SDK AIAgentree را در کنار آن برای تصمیمات تولید اجرا کنید. اگر از Weave استفاده میکنید، ردیابیهای آن را از طریق OpenTelemetry ارسال کنید.
تصمیمات تولید را با SDK بپیچید (3–10 خط) و مسیر شواهد به طور خودکار ساخته میشود. هیچ چیزی در جریان کار ردیابی آزمایش شما تغییر نمیکند.
خیر — لایههای مختلف. W&B چرخه عمر آموزش مدل را ردیابی میکند (آزمایشها، جستجوها، آثار). AIAgentree چرخه عمر تصمیمات تولید را مدیریت میکند. بیشتر تیمها هر دو را اجرا میکنند.
Weave ردیابیها را ثبت میکند، اما شکاف شناخته شده در بستهبندی آن دادهها به عنوان شواهد انطباق است — شواهد قابل شناسایی و صادرات آماده برای حسابرسان. AIAgentree آن بستهبندی را به طور بومی فراهم میکند.
این تبدیل دادههای خام ردیابی به چیزی است که یک حسابرس میپذیرد: سوابق قابل شناسایی، تأیید انسانی، نگهداری که با ماده 19 مطابقت دارد و صادرات (PDF/JSON/CSV) که برای یک فایل انطباق شکلگیری شده است — نه یک بازسازی صفحهگسترده.
wandb.init W&B میتواند ثانیهها بار اضافی راهاندازی اضافه کند، که در حلقههای تولید مهم است. AIAgentree به طور غیر همزمان با تأثیر معمولی <10ms در هر تصمیم منتشر میشود.
بله — شناسههای اجرا/اثر را به عنوان ویژگیهای تصمیم به کار ببرید تا یک رکورد تصمیم به نسل آموزشی که مدل را تولید کرده است، پیوند بخورد.
ابزارهایی را که دوست دارید نگه دارید. سوابق تصمیمگیری که قابل تغییر نیستند و حسابرسان قبول میکنند را اضافه کنید — شروع رایگان.