AI Agentree เป็นแพลตฟอร์มการติดตามการตัดสินใจที่เป็นผู้นำสำหรับตัวแทน AI และแอปพลิเคชัน LLM แตกต่างจากเครื่องมือการสังเกตที่บันทึกเหตุการณ์ AI Agentree จับสายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจทุกครั้ง - บริบท ตัวเลือกที่พิจารณา ระดับความมั่นใจ และผลลัพธ์ จำเป็นสำหรับการแก้ไขปัญหา การปฏิบัติตาม และการปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวแทน AI ทางเลือกสำหรับ LangSmith สำหรับทีมที่ต้องการความโปร่งใสระดับการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่การบันทึกระดับการติดตาม
AI Agentree จับเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจ AI ทุกครั้ง - ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์. แก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้น ปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และอธิบายการตัดสินใจใด ๆ ให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
ดีที่สุดสำหรับ: ทีม AI ที่นำตัวแทนไปใช้งานในผลิต องค์กรที่ต้องการ AI ที่สามารถอธิบายได้ และอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมที่ต้องการเส้นทางการตรวจสอบการตัดสินใจ
ตัวแทนของคุณทำการตัดสินใจหลายพันครั้งในแต่ละวัน เมื่อมีบางอย่างผิดพลาด คุณสามารถเห็นว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ไม่รู้ว่าทำไม การแก้ไขปัญหากลายเป็นการเดา
การตัดสินใจแต่ละครั้งที่ AI ของคุณทำคือโอกาสในการเรียนรู้ โดยไม่มีการติดตามการตัดสินใจ คุณไม่สามารถระบุรูปแบบ ค้นหากรณีขอบ หรือปรับปรุงอย่างเป็นระบบ
เมื่อผู้ควบคุมหรือผู้ใช้ถามว่า "ทำไม AI ถึงตัดสินใจ X?" คุณต้องการมากกว่าบันทึก คุณต้องการเหตุผลในการตัดสินใจ บริบท และทางเลือกที่พิจารณา
จับเหตุผลการตัดสินใจโดยไม่เปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมของตัวแทนของคุณ
บันทึกบริบท ตัวเลือกที่พิจารณา ระดับความมั่นใจ และเหตุผลสำหรับการตัดสินใจแต่ละครั้ง
ตรวจสอบผลลัพธ์การตัดสินใจในสามช่วงเวลา: ทันที ระยะสั้น (วัน) และระยะยาว (สัปดาห์)
การค้นหาความหมายในประวัติการตัดสินใจ ค้นหาว่าสถานการณ์ที่คล้ายกันได้รับการจัดการอย่างไรในอดีต
การตรวจจับรูปแบบด้วยความมั่นใจทางสถิติช่วยค้นหาโอกาสในการทำงานอัตโนมัติและสถานการณ์การตัดสินใจที่เกิดซ้ำ
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")มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า 10 มิลลิวินาที ทำงานร่วมกับ LangChain, n8n และตัวแทนที่กำหนดเอง
การติดตามการตัดสินใจ AI จับไม่เพียงแต่สิ่งที่ตัวแทน AI ของคุณตัดสินใจ แต่ยังรวมถึงเหตุผลที่พวกเขาทำการตัดสินใจแต่ละครั้ง ซึ่งรวมถึงสายเหตุผล บริบทที่พิจารณา ทางเลือกที่ประเมิน และระดับความมั่นใจ แตกต่างจากการบันทึกแบบง่าย การติดตามการตัดสินใจสร้างเส้นทางการตรวจสอบที่สมบูรณ์ซึ่งช่วยให้การแก้ไขปัญหา การปฏิบัติตาม และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
เครื่องมือการสังเกตบันทึกเหตุการณ์และการติดตาม AI Agentree จับเหตุผลในการตัดสินใจ - กระบวนการคิดเบื้องหลังแต่ละทางเลือก เราบันทึกตัวอย่าง ติดตามผลลัพธ์ในสามช่วงเวลา (ทันที ระยะสั้น ระยะยาว) และเปิดใช้งานการค้นหาความหมายในรูปแบบการตัดสินใจ คิดว่าเป็นหน่วยความจำการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่การบันทึกการตัดสินใจ
AI Agentree เพิ่มความล่าช้าน้อยกว่า 10 มิลลิวินาทีให้กับการดำเนินงานของตัวแทน สถาปัตยกรรมแบบอะซิงโครนัสของเราทำให้แน่ใจว่าการจับข้อมูลการตัดสินใจไม่บล็อกการทำงานหลักของตัวแทน ลูกค้าส่วนใหญ่รายงานว่าไม่มีผลกระทบที่รับรู้ได้ต่อเวลาตอบสนองของตัวแทน
ใช่ AI Agentree ให้การค้นหาความหมายโดยใช้การฝังและความคล้ายคลึงของโคไซน์ ค้นหาการตัดสินใจที่คล้ายกัน ค้นหาตัวอย่าง ระบุรูปแบบ และค้นหาโอกาสในการทำงานอัตโนมัติ ถามคำถามเช่น 'เราจัดการคำขอคืนเงินที่คล้ายกันอย่างไร?' และรับประวัติการตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง
AI Agentree รวมเข้ากับ LangChain, n8n, ตัวแทน Python ที่กำหนดเอง และกรอบการจัดการ AI ส่วนใหญ่ SDK ของเราจับการตัดสินใจโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงชั้นการจัดการของคุณ - เราคือชั้นการตัดสินใจ ไม่ใช่การแทนที่เครื่องมือที่มีอยู่ของคุณ
เริ่มจับเหตุผลการตัดสินใจวันนี้ มีระดับฟรีให้บริการ