Riparerò agent AI, debuggherò app LLM, evals AI, osservabilità LLM

Un'infrastruttura di valutazione completa: suite di test offline (cattura bug prima del lancio), monitoraggio online (traccia le performance live), logica di scoring (misura la qualità automaticamente) e un ciclo di feedback di produzione che trasforma i fallimenti degli utenti reali in casi di test migliori.

I modelli falliscono silenziosamente. Gli evals catturano allucinazioni, perdite di PII, picchi di costo e fallimenti in casi limite prima che gli utenti li vedano. Così puoi rilasciare in modo più sicuro e più veloce.

Entrambe. Aspettati una riduzione del 30–70% dei fallimenti critici una volta implementate barriere e gate di valutazione. Risolviamo i problemi, non solo li riportiamo.

OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agent personalizzati—oltre a tracciamenti stile OpenTelemetry, Weights and Biases, Braintrust.dev per il debugging.

I sistemi AI moderni non sono solo prompt—sono agenti con strumenti, ragionamento multi-step e contesto dinamico. Valutiamo l'intero sistema: i tuoi prompt, definizioni degli strumenti, output degli strumenti, qualità dei dati e comportamento dell'agente. È lì che vivono oltre l'80% dei tuoi token (e problemi).

Tre segnali: (1) Puoi rilasciare nuovi modelli AI in meno di 24 ore con fiducia. (2) Le lamentele degli utenti si trasformano subito in casi di test. (3) Usi gli evals in modo offensivo—per prevedere quali funzionalità funzioneranno quando usciranno modelli migliori—non solo in modo difensivo per catturare regressioni.

Fedeltà (segue le istruzioni?), factualità (è accurato?), successo del compito (ha completato il lavoro?), completezza (ha dimenticato qualcosa?), tossicità, perdite di PII, latenza, costo per task e rilevamento di regressioni tra le versioni.

Tre fonti: (1) Esempi curati di standard d'oro dai tuoi esperti di dominio. (2) Casi di test sintetici generati per casi limite. (3) Log di produzione reali—specialmente fallimenti—restituiti nel suite di test. I migliori dataset sono viventi, non statici.

Entrambi. Valutazione basata sul codice per regole chiare (Ha estratto il campo giusto? Ha chiamato l'API corretta?). LLM come giudice per qualità sfumate (Questo riassunto è utile? Il tono è appropriato?). Combiniamo approcci in base a ciò che stai misurando.

Settimana 1: Individua un bug critico prima del lancio (evita escalation del cliente). Mese 1: Riduci i tempi di debug del 40%+ con grafici di traccia che mostrano esattamente dove falliscono gli agenti. Mese 3: Rilascia aggiornamenti del modello in giorni invece che settimane, battendo i concorrenti sul mercato.