설명
Agenta는 LLM 애플리케이션 개발에 대한 구조화된 접근 방식을 제공하여 LLM의 고유한 예측 불가능성을 해결합니다. AI 팀을 위한 단일 진실 공급원 역할을 하며, 분산된 워크플로우에서 LLMOps 모범 사례를 준수하는 조직화된 프로세스로 전환합니다. 이 플랫폼은 프롬프트, 평가 및 추적을 중앙 집중화하여 제품 관리자, 개발자 및 도메인 전문가 간의 협업을 촉진합니다.
주요 기능에는 프롬프트 및 모델을 나란히 비교할 수 있는 통합 플레이그라운드와 프롬프트에 대한 완전한 버전 기록이 포함됩니다. Agenta는 모델에 구애받지 않아 사용자가 공급업체 종속 없이 모든 공급업체의 모델을 활용할 수 있습니다. 평가 도구는 추측을 증거로 대체하며, 자동화된 평가, LLM-as-a-judge 및 사용자 지정 코드를 포함한 모든 평가기 통합, 에이전트 추론의 각 중간 단계를 검사하는 전체 추적 평가 기능을 제공합니다.
관찰 기능은 AI 시스템을 디버깅하고, 모든 요청을 추적하여 실패 지점을 정확히 찾아내고, 팀 피드백이나 사용자 입력으로 추적을 주석 처리할 수 있도록 합니다. 라이브 온라인 평가를 통해 프로덕션 시스템을 모니터링하면 회귀를 감지하는 데 도움이 됩니다. Agenta는 다양한 팀 역할을 통합 워크플로우로 가져와 협업을 촉진하고, 전용 UI를 통해 도메인 전문가가 안전하게 프롬프트를 편집하고 실험할 수 있도록 하며, 제품 관리자가 직접 평가를 실행할 수 있도록 지원합니다.
이 플랫폼은 완전한 API 및 UI 패리티를 제공하며 프로그래밍 방식 및 UI 워크플로우를 통합합니다. LangChain 및 LlamaIndex와 같은 인기 있는 프레임워크와 OpenAI 및 기타 공급업체의 모델과 원활하게 통합됩니다. Agenta는 프롬프트 엔지니어링, 평가 및 배포 프로세스를 간소화하여 팀이 안정적인 에이전트를 더 빠르게 출시하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Agenta의 핵심 기능
오픈 소스 LLMOps 플랫폼
통합 프롬프트 관리
자동화된 평가 도구
LLM 앱을 위한 관찰 기능
프롬프트 및 모델 비교를 위한 통합 플레이그라운드
완전한 프롬프트 버전 기록
모델에 구애받지 않는 아키텍처
중간 단계를 위한 추적 평가
인간 평가 통합
프로덕션 모니터링 및 회귀 감지
AI 팀을 위한 협업 워크플로우
도메인 전문가 프롬프트 실험을 위한 UI
LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크와의 원활한 통합
완전한 API 및 UI 패리티
Agenta 사용 방법은?
구성: LLM 애플리케이션 환경을 설정하고 Agenta를 통합합니다.
반복: 통합 플레이그라운드에서 프롬프트와 모델을 실험합니다.
평가: 결과를 추적하고 변경 사항을 검증하기 위해 체계적인 평가를 생성합니다.
모니터링: 프로덕션 시스템을 관찰하고 라이브 평가로 회귀를 감지합니다.
협업: 팀을 워크플로우에 참여시켜 공유 프롬프트 관리 및 디버깅을 수행합니다.
Agenta의 사용 사례
- 프롬프트 엔지니어링
- LLM 평가
- LLM 앱 디버깅
- 프로덕션 모니터링
- 팀 협업
- LLMOps 모범 사례
