説明
HoneyHiveは、本番環境のAIエージェント向けに設計されたオブザーバビリティレイヤーであり、オブザーバビリティと評価を統合して継続的な改善ループを実現します。これにより、ビジネス全体のあらゆるチームが自信を持って高品質なエージェントをリリースできるようになります。このプラットフォームは、AIエージェントのパフォーマンスを理解、デバッグ、強化するための包括的なツールスイートを提供します。
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HoneyHiveの中核となるのは分散トレーシング機能であり、これにより、あらゆるフレームワーク、あらゆる場所にある任意のエージェントの内部を可視化できます。OpenTelemetryでエージェントをインストルメント化することにより、エージェントの動作デバッグのための共通の真実の源を作成し、100以上のLLMおよびエージェントフレームワークで機能します。オンライン評価機能により、エージェント全体での障害のライブ検出が可能になり、Playgroundでのセッションリプレイにより、チャットインタラクションの詳細なレビューが可能になります。高度なフィルタリング、グルーピング、グラフ、タイムラインビューは、複雑なマルチエージェントシステムのデバッグに役立ち、暗黙的および明示的なシグナルを取得するためのユーザーフィードバックキャプチャによって補完されます。
監視とアラートは、大規模に継続的に管理されます。HoneyHiveは、ライブトレースを評価し、実際のユーザーフィードバックを監視し、重大な障害モードに対してアラートを発します。オンライン評価では、LLMをジャッジとして使用したり、カスタムコードを利用したりできます。アラートとドリフト検出は、ユーザーよりも先にエージェントの障害をプロアクティブに特定し、障害のあるプロンプトをデータセットに追加したり、人間のレビューをトリガーしたりするための自動化を備えています。カスタムダッシュボードは、主要なメトリックに関する迅速な洞察を提供し、探索的分析は、数百万のトレースにわたるパターンの発見に役立ちます。根本原因分析はAIによって強化され、コーディングエージェントに問題を修正するためのコンテキストを提供します。
変更のリリースに対する自信は、オフライン評価によって高まります。本番環境の障害はテストスイートに変換でき、新しい変更はベースラインと比較され、リリース前に回帰が検出されます。実験により、大規模なデータセットに対するオフラインテストが可能になり、データセット管理とカスタム評価ツールを一元管理できます。ドメインエキスパートによる人間のレビューが促進され、回帰検出により、イテレーション中の重大な問題が特定されます。CI/CD統合により、すべてのコミットに対して自動テストスイートを実行できます。
エージェントの品質形成は、アノテーションキューを通じて達成され、ドメインエキスパートをループに取り込み、エッジケースをレビューして品質を定義します。キュー自動化は、フラグが付けられたトレースを適切なレビュー担当者にルーティングし、人間によるレビューはユーザーフレンドリーなインターフェースで実行されます。カスタムルーブリックは、ビジネス固有の基準でレビューを標準化し、データセットキュレーションはGitネイティブのバージョン管理を提供します。監査証跡は、トレースコンテキストとともに専門家のフィードバックをキャプチャし、評価者の整合性は、フィードバックを使用して主題専門家とLLM評価者を洗練します。
HoneyHiveはオープンスタンダードとオープンエコシステム上に構築されており、OpenTelemetryネイティブでフレームワークに依存しません。OTelインストルメンテーションをサポートするあらゆるモデル、フレームワーク、またはエージェントランタイムと統合されます。デフォルトでプライバシーとスケーラビリティのために設計されており、機密性の高いAIトレースI/Oを処理します。HoneyHiveは、Fortune 500企業によって、AIエージェントを責任を持ってスケーリングするために信頼されています。プラットフォームは、論理的な分離のための仮想データプレーンを提供し、SaaS、ハイブリッド、セルフホストのデプロイメントオプションを備えています。セキュリティ機能には、詳細なRBAC、SSOおよびSAML統合、SOC 2、GDPR、HIPAAへの準拠が含まれます。監査ログにより、すべての操作が追跡可能であることが保証されます。
- カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
- 料金モデル無料プランあり
- デプロイSaaS、ハイブリッド、セルフホスティング
- プラットフォームWeb
HoneyHiveの主要機能
AIエージェント向け分散トレーシング
OpenTelemetryネイティブインストルメンテーション
LLM-as-a-Judgeによるオンライン評価
セッションリプレイとプレイグラウンド
エージェント障害の監視とアラート
AIモデルのドリフト検出
オフライン実験と回帰テスト
AIエージェントのCI/CD統合
人間のレビューとアノテーションキュー
品質定義のためのカスタムルーブリック
データセットキュレーションとバージョン管理
AIによる根本原因分析
詳細なロールベースアクセス制御 (RBAC)
SSO & SAML統合
SOC 2、GDPR、HIPAA準拠
HoneyHiveの使い方は?
インストルメント化: OpenTelemetryをAIエージェントとフレームワークに統合します。
オブザーブ: 分散トレーシングを使用して、エージェントの動作をリアルタイムで監視します。
評価: オンラインおよびオフライン評価を実行して、障害を検出し分析します。
アラート: 重大な障害モードとドリフト検出に対してアラートを設定します。
改善: セッションリプレイと人間のレビューを使用して、エージェントの品質を向上させます。
自動化: CI/CD統合を活用して、継続的なテストとデプロイメントを行います。
分析: AIによる根本原因分析を使用して、問題解決を行います。
HoneyHiveの使用例
- エージェントデバッグ
- パフォーマンス監視
- 品質保証
- 継続的改善
- 回帰テスト
- マルチエージェントシステムデバッグ
- ユーザーフィードバック統合
- 自動根本原因分析








