Prefactor
Оценивайте работу AI-агентов и исправляйте их ошибки в реальном времени. Теперь можно ловить баги прямо «на лету», а не разбираться с последствиями спустя время.
| Что это | Оценивайте работу AI-агентов и исправляйте их ошибки в реальном времени. Теперь можно ловить баги прямо «на лету», а не разбираться с последствиями спустя время. |
|---|---|
| Цены | Freemium — от $250/mo |
| Бесплатный тариф | Да |
| Платформа | Web Application |
| API | Да |
| Хорошо подходит для | Catching AI agents that leak PII or make risky decisions in production, Gating agent promotions from dev to staging to prod based on evaluation scores |
| Домен зарегистрирован | 2024 |
Данные обновлены 1 августа 2026 г.
Что делает Prefactor?
Представьте, что ваши AI-агенты работают в продакшене, и вы точно знаете, что они не «галлюцинируют» и не творят дичь прямо сейчас. Именно для этого создан Prefactor — платформа для оценки и контроля AI-агентов в реальном времени.
В чем фишка? Большинство инструментов просто рисуют красивые графики в дашбордах, когда всё уже сломалось. Prefactor работает иначе: он оценивает каждый запуск агента в момент выполнения, отслеживая качество, дрифт и риски. Если система видит, что агент ведет себя подозрительно или нарушает политики, она не просто пришлет уведомление, а предпримет действие: поставит процесс на паузу для проверки человеком, заблокирует опасный запрос или ограничит активность «разбушевавшегося» бота. Это страховка, которая срабатывает до того, как ошибка станет проблемой.
Технически всё устроено удобно. Вы подключаете к агентам SDK на TypeScript или Python, которые нативно интегрируются с LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw и LiveKit. Каждый вызов модели, использование инструмента или принятое решение превращается в отслеживаемый span. Вы сами определяете критерии оценки — будь то LLM-as-judge, технические проверки или качественные метрики, — и Prefactor прогоняет каждый запуск через этот фильтр. А благодаря кастомным спанам в оценку можно подтянуть контекст из любых источников: GitHub, Linear, Jira или вашей собственной базы данных.
Prefactor — мастхэв для AI-инженеров, ML-команд и DevOps, которым нужно масштабировать надежных агентов. Особенно это актуально для саппорт-ботов, финансовых аналитиков и любых систем, где одна ошибка может дорого стоить. Кроме того, здесь есть полноценный менеджмент жизненного цикла: вы версионируете агентов и переводите их из dev в staging и prod только после успешных тестов. Так можно наглядно сравнить показатели разных версий и быть уверенным, что каждый новый релиз действительно лучше предыдущего.
Ключевые возможности
Что выделяет инструментДля кого Prefactor?
Кому подходит этот инструментЦены
Есть бесплатный тариф — можно начать без банковской картыDev
- 25k per month spans included
- Every step recorded
- Scored and risk-checked live
- Hold, approve or block
- SDK install in minutes
Scaleup
Все в Dev, плюс:
- 100k per month spans included
- $2.50 per 1k up to 4M a month additional span cost
- 100% of activity, real time
- Dev, staging and prod
- Unlimited seats
Enterprise
Все в Scaleup, плюс:
- SSO and audit retention
- SLA and named engineer
- Pay by invoice or PO
Доверие и присутствие
Галерея
Нажмите на изображение, чтобы увеличитьАльтернативы в категории Тестирование
Платформа для тестирования AI-агентов — запускайте тысячи реалистичных сценариев, получайте отчет о производительности за считанные минуты и развертывайте решения с уверенностью.
Разбирайтесь с ошибками AI-агентов без лишней головной боли: просто создайте форк того самого шага, на котором всё сломалось, отладьте его и убедитесь, что фикс работает, прежде чем выкатывать обновление в продакшн.
Готовая платформа для трейсинга, оценки и мониторинга AI-агентов. Всё уже настроено, так что возиться с инфраструктурой не придется.
AI-агент для тестирования, который сам «ходит» по вашему приложению, находит баги и передает их кодинг-агенту для автоматического исправления.
Запускайте реальные мобильные сценарии на живых устройствах, фиксируйте все баги и сразу делитесь результатами с командой.
Автоматическая оценка и тестирование подсказок для больших языковых моделей (LLM).
Платформа для тестирования AI-агентов: здесь всё для автоматической генерации тестов, семантической оценки и трейсинга работы агентов в продакшене.
Open-source платформа для тестирования AI-агентов. Запускайте симуляции, ловите регрессии и выпускайте автономных агентов с полной уверенностью в результате. Инструмент создан для разработчиков, которые относятся к AI как к полноценному софту. Симуляции агентов — это новые unit-тесты.
Похожие инструменты
Слой управления MCP — добавляет этапы проверки человеком для вызовов инструментов AI-агентов при развертывании, записи в базу данных и проведении платежей.
Платформа для предприятий, которая помогает отслеживать действия AI-агентов, управлять их работой и исправлять допущенные ошибки.
Знакомьтесь, Agentspan — это open-source сервер и SDK, который превращает AI-агентов в надежные и долговечные воркфлоу. Суть в том, что вы описываете логику агентов программно, запускаете их на стороне сервера, а затем в удобном UI можете в любой момент проверить статус выполнения и заглянуть «под капот» каждого прогона. Agentspan не заменяет ваши любимые LLM или фреймворки, а дополняет их важными вещами: восстановлением после сбоев, системой подтверждений (human-in-the-loop), защитными барьерами (guardrails), историей использования инструментов и полноценным мониторингом. Все это доступно под лицензией MIT.
Платформа для AI observability: отслеживайте работу LLM-агентов в продакшене, оценивайте их эффективность и находите баги в автоматическом режиме.
Это AI-native платформа для инженерных команд. Она помогает анализировать трейсы AI-агентов, отслеживать продуктивность разработчиков и полностью автоматизировать отчетность.