최고의 AI 결정 추적 플랫폼: AI Agentree는 당신의 AI 에이전트가 결정을 내린 이유를 캡처합니다, 단순히 무엇을 결정했는지.

AI Agentree는 AI 에이전트 및 LLM 애플리케이션을 위한 선도적인 결정 추적 플랫폼입니다. 이벤트를 기록하는 관찰 도구와 달리, AI Agentree는 모든 결정 뒤에 있는 이유 체인을 캡처합니다 - 맥락, 고려된 대안, 신뢰 수준 및 결과. 디버깅, 컴플라이언스 및 AI 에이전트 성능 개선에 필수적입니다. 결정 수준 가시성이 필요한 팀을 위한 LangSmith의 대안입니다.

AI 결정 추적 솔루션

그들은 무슨 일이 있었는지 기록합니다. 우리는 왜 기억합니다.

AI Agentree는 모든 AI 결정의 이유를 캡처합니다 - 단순한 결과가 아닙니다. 더 빠르게 디버깅하고, 지속적으로 개선하며, 모든 결정을 이해관계자에게 설명하세요.

최고의 대상: 프로덕션에서 에이전트를 배포하는 AI 팀, 설명 가능한 AI가 필요한 기업, 결정 감사 추적이 필요한 규제 산업.

작동 방식 보기

AI 가시성 문제

블랙 박스 결정

당신의 에이전트는 매일 수천 개의 결정을 내립니다. 무언가 잘못되면, 당신은 무슨 일이 있었는지 볼 수 있지만 왜 그런지 알 수 없습니다. 디버깅은 추측이 됩니다.

잃어버린 학습

당신의 AI가 내리는 모든 결정은 학습 기회입니다. 결정 추적이 없으면 패턴을 식별하거나 엣지 케이스를 찾거나 체계적으로 개선할 수 없습니다.

컴플라이언스 격차

규제 기관이나 고객이 "왜 AI가 X를 결정했나요?"라고 물을 때, 로그 이상의 것이 필요합니다. 결정 근거, 맥락 및 고려된 대안이 필요합니다.

AI 결정 추적이 작동하는 방법

에이전트 아키텍처를 변경하지 않고 결정 이유를 캡처합니다.

이유 캡처

모든 결정에 대한 맥락, 고려된 옵션, 신뢰 수준 및 근거를 기록합니다.

결과 추적

즉각적, 단기(일), 장기(주) 세 가지 수평에서 결정 결과를 모니터링합니다.

선례 찾기

결정 이력을 통한 의미론적 검색. 유사한 상황이 이전에 어떻게 처리되었는지 찾습니다.

패턴 발견

통계적 신뢰를 가진 패턴 감지가 자동화 기회와 반복되는 결정 시나리오를 찾습니다.

간단한 통합

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 미만의 오버헤드. LangChain, n8n 및 사용자 정의 에이전트와 함께 작동합니다.

이상적인 대상

  • 프로덕션에서 에이전트를 배포하는 AI/ML 팀
  • 설명 가능한 AI 결정을 필요로 하는 기업
  • 규제 산업 (금융, 의료, 법률)
  • AI 에이전트를 사용하는 고객 서비스 팀
  • 결정적인 결정을 내리는 AI를 구축하는 모든 사람

✗이상적이지 않은 대상

  • ✗간단한 챗봇 - 기본 Q&A에는 과도할 수 있습니다.
  • ✗비결정 AI - 일반 LLM 호출이 아닌 결정 포인트를 위해 설계되었습니다.
  • ✗프로토타입/취미 프로젝트 - 프로덕션 규모에서 가장 많은 가치

자주 묻는 질문

AI 결정 추적이란 무엇이며 왜 중요한가요?

AI 결정 추적은 당신의 AI 에이전트가 무엇을 결정했는지뿐만 아니라 왜 각 결정을 내렸는지를 캡처합니다. 여기에는 이유 체인, 고려된 맥락, 평가된 대안 및 신뢰 수준이 포함됩니다. 단순한 로깅과 달리, 결정 추적은 디버깅, 컴플라이언스 및 지속적인 개선을 가능하게 하는 완전한 감사 추적을 생성합니다.

AI Agentree는 LangSmith와 같은 관찰 도구와 어떻게 다릅니까?

관찰 도구는 이벤트와 추적을 기록합니다. AI Agentree는 결정 이유를 캡처합니다 - 각 선택 뒤에 있는 사고 과정을 기록합니다. 우리는 선례를 기록하고, 세 가지 시간 수평(즉각적, 단기, 장기)에서 결과를 추적하며, 결정 패턴을 통한 의미론적 검색을 가능하게 합니다. 이것은 단순한 결정 로깅이 아닌 결정 기억으로 생각하세요.

AI 결정 추적의 성능 영향은 무엇인가요?

AI Agentree는 에이전트 작업에 10ms 미만의 대기 시간을 추가합니다. 우리의 비동기 아키텍처는 결정 캡처가 에이전트의 주요 작업 흐름을 차단하지 않도록 보장합니다. 대부분의 고객은 에이전트 응답 시간에 눈에 띄는 영향을 보고하지 않습니다.

과거 AI 결정을 검색하고 쿼리할 수 있나요?

네, AI Agentree는 임베딩과 코사인 유사성을 사용한 의미론적 검색을 제공합니다. 유사한 결정을 검색하고, 선례를 찾고, 패턴을 식별하며, 자동화 기회를 발견하세요. '유사한 환불 요청을 어떻게 처리했나요?'와 같은 질문을 하고 관련 결정 이력을 얻으세요.

AI 결정 추적은 기존 AI 스택과 함께 작동하나요?

AI Agentree는 LangChain, n8n, 사용자 정의 Python 에이전트 및 대부분의 AI 오케스트레이션 프레임워크와 통합됩니다. 우리의 SDK는 오케스트레이션 레이어에 변경을 요구하지 않고 결정을 캡처합니다 - 우리는 기존 도구를 대체하는 것이 아니라 결정 레이어입니다.

당신의 AI 결정 이해할 준비가 되셨나요?

오늘 결정 이유를 캡처하기 시작하세요. 무료 티어가 제공됩니다.