Galileo

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Las Evaluaciones Agénticas de Galileo son una solución integral diseñada para empoderar a los desarrolladores en la construcción de agentes de IA confiables impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esta plataforma proporciona las herramientas e información necesarias para optimizar el rendimiento de los agentes, asegurando que estén listos para su implementación en el mundo real. Características y Funcionalidades Clave: - Visibilidad Completa en los Flujos de Trabajo de los Agentes: Los desarrolladores obtienen una visión clara de las completaciones de agentes en múltiples pasos, desde la entrada hasta la acción final, con trazabilidad y visualizaciones completas que ayudan a identificar rápidamente ineficiencias y errores. - Métricas Específicas de Agentes: La plataforma ofrece métricas propietarias respaldadas por investigaciones para evaluar agentes en múltiples niveles, incluyendo: - Planificador LLM: Evalúa la calidad de la selección de herramientas y la precisión de las instrucciones. - Llamadas a Herramientas: Evalúa errores en ejecuciones individuales de herramientas. - Éxito General de la Sesión: Mide la finalización de tareas y las interacciones exitosas del agente. - Seguimiento Granular de Costos y Latencia: Optimiza la rentabilidad con un seguimiento agregado de costos, latencia y errores a través de sesiones y procesos. - Integraciones Sin Problemas: Soporta marcos de IA populares como LangGraph y CrewAI, facilitando la integración fácil en flujos de trabajo existentes. - Información Proactiva: Proporciona alertas y paneles para identificar problemas sistémicos y descubrir información procesable para la mejora continua, como llamadas a herramientas fallidas o desalineación entre acciones finales e instrucciones iniciales. Valor Principal y Problema Resuelto: Las Evaluaciones Agénticas abordan los desafíos que enfrentan los desarrolladores al construir y evaluar agentes de IA, como caminos no deterministas, puntos de falla aumentados y gestión de costos. Al ofrecer un marco de extremo a extremo con evaluaciones a nivel de sistema y paso a paso, permite el desarrollo de agentes de IA confiables, resilientes y de alto rendimiento. Esto asegura que los agentes no solo sean funcionales, sino también eficientes y confiables, listos para manejar flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos en aplicaciones del mundo real.