තීරණ සොයා ගැනීම සහ නිරීක්ෂණය මෙවලම් AI නියෝජිතයන් සඳහා විවිධ අරමුණු සේවය කරයි. නිරීක්ෂණය මෙවලම් කුමක් සිදු වුණාද යන්න ලියා තබයි — ක්රියාත්මක සොයා ගැනීම්, ප්රමාද, දෝෂ. තීරණ සොයා ගැනීම තීරණ ගන්නා ලද්දේ ඇයි යන්න අල්ලා ගනී — තර්ක සංකේත, පෙර නිර්දේශ, තර්කය. AI Agentree පවතින නිරීක්ෂණය ස්ටැක් වලට සම්පූර්ණකාරී තීරණ සොයා ගැනීමේ තට්ටුව ලබා දෙයි. නිරීක්ෂණය සඳහා ප්රතිස්ථාපනයක් නොවේ, නමුත් පැහැදිලි AI තීරණ සඳහා අහිමි තට්ටුවයි.
TL;DR: නිරීක්ෂණය මෙවලම් ඔබේ AI එක කළේ කුමක්ද යන්න ලියා තබයි. තීරණ සොයා ගැනීම එය තීරණය කළේ ඇයි යන්න අල්ලා ගනී. එය සම්පූර්ණකාරී තට්ටු වේ — ඔබට දෙකම අවශ්යයි.
AI Agentree ඔබේ නිරීක්ෂණය ස්ටැක් එක ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි. එය ඔබ අහිමි වූ තීරණ තට්ටුව එකතු කරයි.
මෙය ඇයි තීරණය කළේ?
ප්රති/අපිසැලසුම් ගස, පෙරනිමිති උපුටා ගැනීම්, සත්යතා සහිත සාක්ෂි, ප්රතිපත්ති ඇගයීම, යුක්ති තේරීම
← AI Agentree මෙම ස්ථරය ලබා දෙයි
කුමක් තීරණය කළේද?
ප්රතිඵල, විශ්වාසය, ඇගයූ ප්රතිපත්ති, අනුමැතිය, SLA අධීක්ෂණය, කාලය තුළ ප්රතිඵල
← AI Agentree මෙම ස්ථරය ලබා දෙයි
කෙසේද ක්රියාත්මක වුණේ?
සොයාගැනීම්, පරාස, ප්රමාදය, දෝෂ, ටෝකන් භාවිතය, API ඇමතුම්, ක්රියාත්මක මාර්ගය
← ඔබේ පවතින නිරීක්ෂණ මෙවලම් (එමෙන්ම තබා ගන්න!)
බොහෝ කණ්ඩායම් තට්ටුව A ගොඩනැගිල්ලක් කරයි. කීපයක් තට්ටුව B අධීක්ෂණය කරයි. Almost nobody captures Layer C well.
එය AI Agentree පිරවීමේ හිස්කමයි.
ඔවුන්ගේ විශේෂිතතා:
පිළිතුරු: "නියෝජිතයා කෙසේ ක්රියාත්මක වුණාද?"
අපි අල්ලා ගන්නා දේ:
පිළිතුරු: "නියෝජිතයා මෙය ඇයි තීරණය කළේ?"
# Trace ID: abc-123
agent.run() → 2.3s
├─ policy.check() → 45ms
├─ llm.complete() → 1.8s
├─ crm.lookup() → 120ms
└─ decision.log() → 15ms
Result: APPROVED
ඔබට දැනෙයි එය තත්ත්වය 2.3 තත්පර ගත වුණා සහ 4 ඇමතුම් කළා. නමුත් එය ඇයි අනුමත කළේ?
# Decision: Refund Request #7842
PRO: Premium customer (tier=gold)
PRO: Similar case D-1234 approved
PRO: Defect claim verified
CON: Over 30-day policy window
Confidence: 94%
Rationale: Precedent + customer tier
දැන් ඔබට තීරණය පැහැදිලි කිරීමට, පරීක්ෂා කිරීමට, සහ ඉගෙනීමට හැක.
මෙය වැදගත්ය: තීරණ සොයා ගැනීම නිරීක්ෂණය සම්පූර්ණකාරී කරයි. ඔබේ පවතින ස්ටැක් තබා ගන්න:
නිරීක්ෂණ මෙවලම් කුමක් සිදු වුණාද යන්න ලොග් කරයි — සොයාගැනීම්, පරාස, ප්රමාදය, දෝෂ. තීරණ සොයාගැනීම ඇයි තීරණ ගත්තාද යන්න අල්ලා ගනී — යුක්ති, පරිසරය, සලකා බැලූ විකල්ප, සහ යුක්තිකරණය. එය සම්පූර්ණ ස්ථර වේ: ක්රියාත්මක කිරීමේ දෝෂ නිවැරදි කිරීම සඳහා නිරීක්ෂණය, තීරණ සොයාගැනීමේ විවරණය සඳහා.
ඔව්, එය විවිධ අරමුණු සඳහා සේවය කරයි. නිරීක්ෂණය ඔබට කුමක් සිදු වුණාද යන්න කියයි — නියෝජිතය 2.3 තත්පර තුළ 47 API ඇමතුම් කළා. තීරණ සොයාගැනීම ඔබට ඇයි එම ආපසු ගෙවීම් ඉල්ලීම අනුමත කළේද යන්න කියයි, ප්රතිපත්ති විශේෂණය වාසියට. සම්පූර්ණ දෘෂ්ටිය සඳහා දෙකම භාවිතා කරන්න.
ආකාරයෙන් නැහැ. නිරීක්ෂණ මෙවලම් ක්රියාත්මක කලාප — ලොග්, සොයාගැනීම්, මැට්රික්ස් අල්ලා ගනී. එය තීරණ වල සාමාන්ය ව්යුහය අල්ලා ගන්නේ නැහැ: කුමක් යුක්තිකරණය කළේද, කුමක් පෙරනිමිති සලකා බැලූයේද, කුමක් විශ්වාස මට්ටමක් ලබා දුන්නේද. එය අරමුණක් ඇති තීරණ ස්ථරයක් අවශ්ය වේ.
නැහැ. ලොග් කිරීම විස්තරාත්මක වේ ('මෙය සිදු වුණා'). තීරණ සොයාගැනීම සාමාන්ය වේ ('මෙම යුක්තිය අනුමැතිය ලබා දේ මන්ද...'). වෙනස පෙරනිමිති සොයා ගැනීම, ආයතනික මතකය, සහ පැහැදිලි AI — ලොග් කිරීමෙන් ලබා දිය නොහැකි හැකියාවන් සක්රීය කරයි.
AI Agentree පවතින නිරීක්ෂණ ස්ථාපන වලට අමතර වේ. එය ඔබේ සංවිධානයේ රාමුව සහ නිරීක්ෂණ මෙවලම් අතර තීරණ ස්ථරයක් ලෙස සිටී. ඔබේ වර්තමාන අධීක්ෂණය තබා ගන්න; AI Agentree තීරණ යුක්තිකරණය ස්ථරය එකතු කරයි.
නිතිපතින් 'AI ඇයි X තීරණය කළේද?' යන්න අසයි. නිරීක්ෂණය ක්රියාත්මක සොයාගැනීම් පෙන්වයි. තීරණ සොයාගැනීම පිළිතුර ලබා දෙයි: යුක්තිකරණය, ප්රතිපත්ති ඇගයීම්, සලකා බැලූ පෙරනිමිති, සහ තේරීම්. මෙය පැහැදිලි AI අවශ්යතා සඳහා අත්යවශ්ය වේ.
ඔබේ නිරීක්ෂණය තබා ගන්න. තීරණ සොයා ගැනීම එකතු කරන්න. සම්පූර්ණ දෘෂ්ටිය ලබා ගන්න.