AI Agentree adalah platform penjejakan keputusan terkemuka untuk agen AI dan aplikasi LLM. Tidak seperti alat penglihatan yang mencatat peristiwa, AI Agentree menangkap rantai alasan di sebalik setiap keputusan - konteks, alternatif yang dipertimbangkan, tahap keyakinan, dan hasil. Penting untuk debugging, pematuhan, dan meningkatkan prestasi agen AI. Alternatif kepada LangSmith untuk pasukan yang memerlukan penglihatan tahap keputusan, bukan hanya pencatatan tahap jejak.
AI Agentree menangkap alasan di sebalik setiap keputusan AI - bukan hanya hasilnya. Debug lebih cepat, tingkatkan secara berterusan, dan terangkan sebarang keputusan kepada pihak berkepentingan.
Terbaik untuk: Pasukan AI yang menyebarkan agen dalam pengeluaran, perusahaan yang memerlukan AI yang boleh dijelaskan, dan industri yang diatur memerlukan jejak audit keputusan.
Agen anda membuat ribuan keputusan setiap hari. Apabila sesuatu yang salah, anda boleh melihat APA yang berlaku tetapi tidak mengapa. Debugging menjadi tekaan.
Setiap keputusan yang dibuat oleh AI anda adalah peluang pembelajaran. Tanpa penjejakan keputusan, anda tidak dapat mengenal pasti pola, mencari kes tepi, atau meningkatkan secara sistematik.
Apabila pengawal selia atau pelanggan bertanya "mengapa AI memutuskan X?", anda memerlukan lebih daripada log. Anda memerlukan rasional keputusan, konteks, dan alternatif yang dipertimbangkan.
Tangkap alasan keputusan tanpa mengubah seni bina agen anda.
Rekod konteks, pilihan yang dipertimbangkan, tahap keyakinan, dan rasional untuk setiap keputusan.
Pantau hasil keputusan merentasi tiga horizon: segera, jangka pendek (hari), dan jangka panjang (minggu).
Carian semantik merentasi sejarah keputusan. Cari bagaimana situasi yang serupa ditangani sebelum ini.
Pengesanan pola dengan keyakinan statistik mencari peluang automasi dan senario keputusan berulang.
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")Kurang daripada 10ms overhead. Berfungsi dengan LangChain, n8n, dan agen khusus.
Penjejakan keputusan AI menangkap bukan sahaja APA yang diputuskan oleh agen AI anda, tetapi MENGAPA mereka membuat setiap keputusan. Ini termasuk rantai alasan, konteks yang dipertimbangkan, alternatif yang dinilai, dan tahap keyakinan. Tidak seperti pencatatan sederhana, penjejakan keputusan mencipta jejak audit lengkap yang membolehkan debugging, pematuhan, dan peningkatan berterusan.
Alat penglihatan mencatat peristiwa dan jejak. AI Agentree menangkap alasan keputusan - proses pemikiran di sebalik setiap pilihan. Kami merekodkan preseden, menjejak hasil merentasi tiga horizon masa (segera, jangka pendek, jangka panjang), dan membolehkan carian semantik merentasi pola keputusan. Anggap ia sebagai memori keputusan, bukan hanya pencatatan keputusan.
AI Agentree menambah kurang daripada 10ms latensi kepada operasi agen. Seni bina asinkron kami memastikan penangkapan keputusan tidak pernah menghalang aliran kerja utama agen anda. Kebanyakan pelanggan melaporkan tiada kesan yang dapat dilihat pada masa respons agen.
Ya, AI Agentree menyediakan carian semantik menggunakan embeddings dan kesamaan kosinus. Cari keputusan yang serupa, temui preseden, kenal pasti pola, dan temui peluang automasi. Tanyakan soalan seperti 'Bagaimana kami menangani permintaan pengembalian yang serupa?' dan dapatkan sejarah keputusan yang relevan.
AI Agentree berintegrasi dengan LangChain, n8n, agen Python khusus, dan kebanyakan rangka kerja orkestra AI. SDK kami menangkap keputusan tanpa memerlukan perubahan pada lapisan orkestra anda - kami adalah lapisan keputusan, bukan pengganti untuk alat sedia ada anda.
Mulakan menangkap alasan keputusan hari ini. Tahap percuma tersedia.