描述
LangWatch 提供了一个全面的平台，用于 AI 代理测试、LLM 评估和 LLM 可观测性，旨在帮助开发人员交付可靠的 AI。该平台解决了 AI 代理在生产环境中行为不可预测、模型替换导致质量下降或提示更改引入回归等常见挑战。
它提供了一个以开发人员为中心但又协作的环境，用于定义评估、运行实验以及模拟多步代理行为。这确保了在部署之前可以对提示、模型或代理的更改进行严格的测试和验证。LangWatch 通过提供结构化的评估和模拟，使团队能够超越手动检查和生产反馈。
主要功能包括带版本控制、比较和完整可追溯性的提示和模型管理。它通过类似功能标志的控件促进实验的安全推出，并提供清晰的审计跟踪。可以创建和调整实时评估以衡量特定产品的质量，而 LLM 可观测性则允许跨环境即时搜索和检查 LLM 交互，以便进行调试和审计。
该平台支持复杂代理式 AI 的代理模拟，在各种场景、语言和边缘情况下运行数千次合成对话。可以从平台或代码直接运行批量测试和实验，跟踪每次更改的影响。自动评估会自动执行测试套件，用于预发布测试和生产监控。
LangWatch 还强调协作，提供数据审查和标记的工作流程，使团队能够共同检查、注释和分析数据。数据集管理将生产跟踪转换为可重用的测试用例和基准。通过结构化实验和优化技术（包括 DSPy 集成）支持性能优化。
该平台设计用于无缝集成，可与任何 LLM 或代理框架配合使用，并且是 OpenTelemetry 原生的。它可以本地运行或自托管，确保无数据锁定。LangWatch 专为企业级控件而构建，提供本地、VPC 或混合部署选项，并获得 ISO27001 和 SOC2 认证，具备 GDPR 控制和基于角色的访问控制。
LangWatch的核心功能
AI 代理测试
LLM 评估
LLM 可观测性
模拟真实世界场景
将生产跟踪转化为评估
防止回归
调试问题
提示管理
模型管理
代理模拟
批量测试与实验
自动评估
数据审查与标记
数据集管理
通过 DSPy 进行性能优化
如何使用 LangWatch？
原型设计：构建和迭代 AI 功能。
评估：定义并运行评估以进行质量保证。
模拟：运行代理模拟以应对复杂场景。
部署：通过功能标志控件安全地推出更改。
监控：检查生产中的 LLM 交互和信号。
优化：根据反馈和数据改进 AI 代理。
LangWatch的使用案例
- AI 代理测试
- LLM 评估
- LLM 可观测性
- 提示工程
- 模型比较
- 回归预防
- 数据注释
- RAG 质量测试
- 多模态代理测试
- 多轮对话测试
