الوصف
تعالج Agenta عدم القدرة على التنبؤ المتأصلة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال توفير نهج منظم لتطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة. تعمل كمصدر وحيد للحقيقة لفرق الذكاء الاصطناعي، حيث تنقلهم من سير عمل مبعثر إلى عمليات منظمة تلتزم بأفضل ممارسات LLMOps. تقوم المنصة بمركزة الموجهات والتقييمات والتتبعات، مما يعزز التعاون بين مديري المنتجات والمطورين وخبراء المجال.
تشمل القدرات الرئيسية ملعبًا موحدًا لمقارنة الموجهات والنماذج جنبًا إلى جنب، مع سجل إصدار كامل للموجهات. Agenta مستقلة عن النماذج (model-agnostic)، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة من النماذج من أي مزود دون الارتباط بمورد واحد. أدوات التقييم تستبدل التخمين بالأدلة، حيث توفر تقييمًا آليًا، ودمجًا لأي مقيّم (بما في ذلك LLM-as-a-judge والتعليمات البرمجية المخصصة)، والقدرة على تقييم التتبعات الكاملة، وفحص كل خطوة وسيطة في منطق الوكيل (agent).
تسمح ميزات المراقبة بتصحيح أخطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتتبع كل طلب لتحديد نقاط الفشل، وتوصيف التتبعات بملاحظات الفريق أو مدخلات المستخدم. مراقبة أنظمة الإنتاج بتقييمات حية عبر الإنترنت تساعد في اكتشاف التراجعات. تسهل Agenta التعاون من خلال جلب أدوار الفريق المختلفة إلى سير عمل موحد، مما يتيح التحرير الآمن للموجهات والتجريب لخبراء المجال من خلال واجهة مستخدم مخصصة، وتمكين مديري المنتجات من إجراء التقييمات مباشرة.
تقدم المنصة تكافؤًا كاملاً لواجهة برمجة التطبيقات (API) وواجهة المستخدم (UI)، مما يدمج سير العمل البرمجي وسير العمل المستند إلى واجهة المستخدم. تتكامل بسلاسة مع أطر العمل الشائعة مثل LangChain و LlamaIndex، بالإضافة إلى النماذج من OpenAI ومزودين آخرين. تهدف Agenta إلى مساعدة الفرق على شحن وكلاء موثوقين بشكل أسرع من خلال تبسيط هندسة الموجهات وعمليات التقييم والنشر.
الميزات الأساسية لـ Agenta
منصة LLMOps مفتوحة المصدر
إدارة موجهات مدمجة
أدوات تقييم آلية
مراقبة لتطبيقات LLM
ملعب موحد لمقارنة الموجهات والنماذج
سجل إصدار كامل للموجهات
بنية مستقلة عن النماذج (Model-agnostic)
تقييم التتبعات للخطوات الوسيطة
دمج التقييم البشري
مراقبة الإنتاج واكتشاف التراجعات
سير عمل تعاوني لفرق الذكاء الاصطناعي
واجهة مستخدم لتجريب الموجهات لخبراء المجال
تكامل سلس مع أطر عمل مثل LangChain و LlamaIndex
تكافؤ كامل لواجهة برمجة التطبيقات (API) وواجهة المستخدم (UI)
كيفية استخدام Agenta؟
الإعداد: قم بإعداد بيئة تطبيق LLM الخاص بك ودمج Agenta.
التكرار: قم بتجربة الموجهات والنماذج في الملعب الموحد.
التقييم: قم بإنشاء تقييمات منهجية لتتبع النتائج والتحقق من التغييرات.
المراقبة: راقب أنظمة الإنتاج واكتشف التراجعات بتقييمات حية.
التعاون: قم بإشراك فريقك في سير العمل لإدارة الموجهات وتصحيح الأخطاء بشكل مشترك.
حالات استخدام Agenta
- هندسة الموجهات (Prompt Engineering)
- تقييم LLM
- تصحيح أخطاء تطبيقات LLM
- مراقبة الإنتاج
- تعاون الفريق
- أفضل ممارسات LLMOps





