AI Agentreeは、AIエージェントとLLMアプリケーションのためのリーディングな意思決定トレースプラットフォームです。イベントを記録する可視性ツールとは異なり、AI Agentreeは、すべての決定の背後にある理由の連鎖をキャプチャします - コンテキスト、考慮された代替案、信頼度、結果。デバッグ、コンプライアンス、AIエージェントのパフォーマンス向上に不可欠です。決定レベルの可視性が必要なチームのためのLangSmithの代替です。
AI Agentreeは、すべてのAIの決定の背後にある理由をキャプチャします - 結果だけでなく。 迅速にデバッグし、継続的に改善し、利害関係者に任意の決定を説明します。
最適：運用にエージェントを展開するAIチーム、説明可能なAIが必要な企業、意思決定監査トレイルが必要な規制産業。
あなたのエージェントは毎日何千もの決定を下します。何かがうまくいかないとき、あなたは何が起こったかは見えますが、なぜかは見えません。デバッグは推測作業になります。
AIが下すすべての決定は学習の機会です。意思決定トレースがなければ、パターンを特定したり、エッジケースを見つけたり、体系的に改善したりすることはできません。
規制当局や顧客が「なぜAIはXを決定したのか？」と尋ねるとき、ログ以上のものが必要です。意思決定の理由、コンテキスト、考慮された代替案が必要です。
エージェントアーキテクチャを変更せずに意思決定の理由をキャプチャします。
すべての決定のコンテキスト、考慮されたオプション、信頼度、理由を記録します。
即時、短期（数日）、長期（数週間）の3つの視点で意思決定の結果を監視します。
意思決定履歴を通じたセマンティック検索。類似の状況が以前にどのように処理されたかを見つけます。
統計的信頼性を持つパターン検出が自動化の機会や再発する意思決定シナリオを見つけます。
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")10ms未満のオーバーヘッド。LangChain、n8n、カスタムエージェントと連携します。
AI意思決定トレースは、AIエージェントが決定したことだけでなく、なぜ各決定を下したのかをキャプチャします。これには、理由の連鎖、考慮されたコンテキスト、評価された代替案、信頼度が含まれます。単純なログとは異なり、意思決定トレースはデバッグ、コンプライアンス、継続的改善を可能にする完全な監査トレイルを作成します。
可視性ツールはイベントやトレースをログします。AI Agentreeは意思決定の理由をキャプチャします - 各選択の背後にある思考プロセスです。前例を記録し、3つの時間の視点（即時、短期、長期）で結果を追跡し、意思決定パターンを通じてセマンティック検索を可能にします。これは、単なる決定ログではなく、決定の記憶と考えてください。
AI Agentreeはエージェントの操作に10ms未満のレイテンシを追加します。私たちの非同期アーキテクチャは、意思決定のキャプチャがエージェントの主要なワークフローをブロックしないことを保証します。ほとんどの顧客は、エージェントの応答時間に目に見える影響がないと報告しています。
はい、AI Agentreeは埋め込みとコサイン類似性を使用したセマンティック検索を提供します。類似の決定を検索し、前例を見つけ、パターンを特定し、自動化の機会を発見します。「類似の返金リクエストをどのように処理しましたか？」のような質問をして、関連する意思決定履歴を取得します。
AI AgentreeはLangChain、n8n、カスタムPythonエージェント、ほとんどのAIオーケストレーションフレームワークと統合します。私たちのSDKは、オーケストレーションレイヤーに変更を必要とせずに決定をキャプチャします - 私たちは決定レイヤーであり、既存のツールの置き換えではありません。
今日から意思決定の理由をキャプチャし始めましょう。無料プランが利用可能です。