HoneyHive

À la base, HoneyHive fournit des capacités de traçage distribué, vous permettant de voir à l'intérieur de n'importe quel agent, sur n'importe quel framework, n'importe où. En instrumentant les agents avec OpenTelemetry, elle crée une source de vérité partagée pour le débogage du comportement des agents, fonctionnant sur plus de 100 LLM et frameworks d'agents. Les fonctionnalités d'évaluation en ligne permettent la détection en direct des échecs sur tous les agents, tandis que les relectures de session dans le Playground permettent un examen détaillé des interactions de chat. Le filtrage avancé, le regroupement, les vues graphiques et chronologiques aident à déboguer les systèmes multi-agents complexes, complétés par la capture des commentaires des utilisateurs pour des signaux implicites et explicites.

La surveillance et les alertes sont gérées en continu à grande échelle. HoneyHive évalue les traces en direct, surveille les commentaires des utilisateurs du monde réel et alerte sur les modes d'échec critiques. L'évaluation en ligne peut exploiter le LLM-comme-juge ou du code personnalisé. Les alertes et la détection de dérive identifient de manière proactive les échecs des agents avant les utilisateurs, avec des automatisations pour ajouter les invites défaillantes aux ensembles de données ou déclencher un examen humain. Les tableaux de bord personnalisés fournissent des informations rapides sur les métriques clés, et l'analyse exploratoire aide à découvrir des modèles sur des millions de traces. L'analyse des causes profondes est améliorée par l'IA, donnant aux agents de codage le contexte nécessaire pour résoudre les problèmes.

La confiance dans le déploiement des modifications est renforcée par les évaluations hors ligne. Les échecs de production peuvent être transformés en suites de tests, les nouvelles modifications comparées aux références, et les régressions détectées avant chaque publication. Les expériences permettent des tests hors ligne sur de grands ensembles de données, avec une gestion centralisée des ensembles de données et des évaluateurs personnalisés. L'examen humain par des experts du domaine est facilité, et la détection de régression identifie les problèmes critiques lors de l'itération. L'intégration CI/CD permet des suites de tests automatisées sur chaque commit.

La qualité des agents est façonnée grâce à des files d'attente d'annotation, impliquant des experts du domaine pour examiner les cas limites et définir la qualité. L'automatisation des files d'attente achemine les traces signalées vers les bons réviseurs, et l'examen humain est effectué dans une interface conviviale. Les rubriques personnalisées standardisent l'examen avec des critères spécifiques à l'entreprise, et la curation des ensembles de données offre un versionnement natif Git. Une piste d'audit capture les commentaires des experts aux côtés du contexte de la trace, et l'alignement des évaluateurs utilise les commentaires pour affiner les évaluateurs LLM avec des experts du domaine.

HoneyHive est construit sur des normes ouvertes et un écosystème ouvert, étant natif OpenTelemetry et indépendant des frameworks. Il s'intègre à tout modèle, framework ou runtime d'agent prenant en charge l'instrumentation OTel. Conçu pour l'évolutivité et la confidentialité par défaut, il gère les E/S de trace IA sensibles. HoneyHive est approuvé par les entreprises du Fortune 500 pour la mise à l'échelle responsable des agents IA. La plateforme offre des plans de données virtuels pour l'isolation logique, avec des options de déploiement SaaS, Hybride et Auto-hébergé. Les fonctionnalités de sécurité comprennent le contrôle d'accès basé sur les rôles granulaire (RBAC), l'intégration SSO et SAML, et la conformité avec SOC 2, GDPR et HIPAA. La journalisation d'audit garantit que chaque action est traçable.