Descripción
LangWatch proporciona una plataforma integral para pruebas de agentes de IA, evaluación de LLM y observabilidad de LLM, diseñada para ayudar a los desarrolladores a lanzar IA confiable. La plataforma aborda los desafíos comunes de los agentes de IA que se comportan de manera impredecible en producción, los cambios de modelo que degradan la calidad o los cambios de prompt que introducen regresiones.
Ofrece un entorno colaborativo, centrado en el desarrollador, para definir evaluaciones, ejecutar experimentos y simular el comportamiento de agentes de múltiples pasos. Esto garantiza que los cambios en prompts, modelos o agentes puedan ser probados y validados rigurosamente antes de su despliegue. LangWatch permite a los equipos ir más allá de las verificaciones manuales y la retroalimentación de producción al proporcionar evaluaciones y simulaciones estructuradas.
Las capacidades clave incluyen la gestión de prompts y modelos con versionado, comparación y trazabilidad completa. Facilita el despliegue seguro de experimentos utilizando controles de estilo de feature-flag y proporciona pistas de auditoría claras. Las evaluaciones en tiempo real se pueden crear y ajustar para medir la calidad específica del producto, mientras que la observabilidad de LLM permite la búsqueda e inspección instantánea de interacciones de LLM en todos los entornos para depuración y auditoría.
La plataforma admite simulaciones de agentes para IA agentic compleja, ejecutando miles de conversaciones sintéticas en varios escenarios, idiomas y casos extremos. Las pruebas por lotes y los experimentos se pueden ejecutar directamente desde la plataforma o el código, rastreando el impacto de cada cambio. Las auto-evaluaciones ejecutan automáticamente suites de pruebas para pruebas previas al lanzamiento y monitoreo de producción.
LangWatch también enfatiza la colaboración, con flujos de trabajo para la revisión y etiquetado de datos, lo que permite a los equipos inspeccionar, anotar y analizar datos juntos. La gestión de conjuntos de datos convierte los rastreos de producción en casos de prueba y benchmarks reutilizables. La optimización del rendimiento se admite a través de la experimentación estructurada y técnicas de optimización, incluida la integración de DSPy.
La plataforma está diseñada para una integración perfecta, funcionando con cualquier LLM o framework de agente, y es nativa de OpenTelemetry. Se puede ejecutar localmente o auto-alojada, lo que garantiza que no haya bloqueo de datos. LangWatch está construido para controles de nivel empresarial, ofreciendo opciones de despliegue on-premise, VPC o híbrido, con certificación ISO27001 y SOC2, control GDPR y controles de acceso basados en roles.
Características principales de LangWatch
Pruebas de Agentes de IA
Evaluación de LLM
Observabilidad de LLM
Simular escenarios del mundo real
Convertir rastreos de producción en evaluaciones
Prevenir regresiones
Depurar problemas
Gestión de Prompts
Gestión de Modelos
Simulaciones de Agentes
Pruebas y Experimentos por Lotes
Auto-Evals
Revisión y etiquetado de datos
Gestión de conjuntos de datos
Optimización de rendimiento con DSPy
¿Cómo usar LangWatch?
Prototipar: Construir e iterar sobre funciones de IA.
Evaluar: Definir y ejecutar evaluaciones para garantía de calidad.
Simular: Ejecutar simulaciones de agentes para escenarios complejos.
Desplegar: Lanzar cambios de forma segura con controles de feature-flag.
Monitorear: Inspeccionar interacciones de LLM y señales de producción.
Optimizar: Mejorar agentes de IA basándose en retroalimentación y datos.
Casos de uso de LangWatch
- Pruebas de Agentes de IA
- Evaluación de LLM
- Observabilidad de LLM
- Ingeniería de Prompts
- Comparación de Modelos
- Prevención de Regresiones
- Anotación de Datos
- Pruebas de Calidad RAG
- Pruebas de Agentes Multimodales
- Pruebas de Conversación Multi-turno
