AI Agentree 是 AI 代理和 LLM 应用程序的领先决策追踪平台。与记录事件的可观察性工具不同，AI Agentree 捕获每个决策背后的推理链 - 上下文、考虑的替代方案、置信水平和结果。对于调试、合规和提高 AI 代理性能至关重要。是需要决策级可见性而不仅仅是追踪级日志记录的团队的 LangSmith 替代方案。
AI Agentree 捕获每个 AI 决策背后的推理 - 不仅仅是结果。 更快调试，持续改进，并向利益相关者解释任何决策。
最佳适用：在生产中部署代理的 AI 团队，需要可解释 AI 的企业，以及需要决策审计跟踪的受监管行业。
您的代理每天做出数千个决策。当出现问题时，您可以看到发生了什么，但不知道为什么。调试变成了猜测。
您的 AI 每做出一个决策都是一个学习机会。没有决策追踪，您无法识别模式、找到边缘案例或系统性改进。
当监管者或客户询问“为什么 AI 决定 X？”时，您需要的不仅仅是日志。您需要决策理由、上下文和考虑的替代方案。
在不改变代理架构的情况下捕获决策推理。
记录每个决策的上下文、考虑的选项、置信水平和理由。
在三个时间范围内监控决策结果：即时、短期（天）和长期（周）。
在决策历史中进行语义搜索。查找类似情况之前是如何处理的。
具有统计置信度的模式检测找到自动化机会和重复的决策场景。
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")延迟少于 10 毫秒。与 LangChain、n8n 和自定义代理兼容。
AI 决策追踪不仅捕获您的 AI 代理做出了什么决策，还捕获他们每个决策的原因。这包括推理链、考虑的上下文、评估的替代方案和置信水平。与简单的日志记录不同，决策追踪创建了一个完整的审计跟踪，使调试、合规和持续改进成为可能。
可观察性工具记录事件和追踪。AI Agentree 捕获决策推理 - 每个选择背后的思考过程。我们记录先例，跟踪三个时间范围内的结果（即时、短期、长期），并在决策模式中启用语义搜索。可以将其视为决策记忆，而不仅仅是决策日志。
AI Agentree 为代理操作增加的延迟少于 10 毫秒。我们的异步架构确保决策捕获不会阻塞代理的主要工作流程。大多数客户报告在代理响应时间上没有可感知的影响。
是的，AI Agentree 提供使用嵌入和余弦相似度的语义搜索。搜索类似的决策，查找先例，识别模式，并发现自动化机会。提出问题，例如“我们如何处理类似的退款请求？”并获取相关的决策历史。
AI Agentree 与 LangChain、n8n、自定义 Python 代理和大多数 AI 编排框架集成。我们的 SDK 捕获决策，而无需更改您的编排层 - 我们是决策层，而不是您现有工具的替代品。
今天开始捕获决策推理。提供免费层。