Retrace.

Retrace — محرك إعادة تنفيذ سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي

Retrace هو منصة متكاملة لضمان موثوقية وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يسجل كل استدعاء للنماذج والأدوات التي يستخدمها الوكيل، مما يتيح لك إعادة تشغيل أي فشل، والتفرع من الخطوة الدقيقة التي حدث فيها الخطأ، والتحقق من إصلاحك قبل النشر. يحول Retrace كل فشل في الإنتاج إلى اختبار انحدار دائم يمكن إعادة تشغيله، مما يضمن شحن وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون بشكل صحيح في كل مرة.

أبرز ميزات المنتج

• التسجيل التلقائي: مُزيّن واحد فقط يلتقط كل استدعاء للنماذج اللغوية الكبيرة، واستدعاء الأدوات، والأخطاء، مما يحول فشل الإنتاج إلى اختبار انحدار دائم
• إعادة التشغيل والتفرع: إعادة تشغيل أي مسار مسجل، أو التفرع من الخطوة الدقيقة التي تعطل فيها الوكيل لتتبع السبب الحقيقي للفشل
• إثبات الإصلاح: إعادة تشغيل التغيير مقابل المسار الفاشل والحصول على حكم واضح قبل الشحن، مع مقارنة جانبية تظهر الفروق في التكلفة والزمن
• الحواجز الذكية: إيقاف الوكيل تلقائيًا عند تجاوز الميزانية أو حدوث تكرار غير محدود، مع بوابة ما قبل الاستدعاء لمنع الإجراءات الضارة قبل تنفيذها
• بوابة التقييم المستمر: دمج اختبارات السلوك في سير عمل CI/CD، حيث يفشل البناء عندما ينكسر السلوك بدلاً من وصوله للمستخدمين
• التوافق الشامل: يعمل مع أي نموذج لغوي كبير (OpenAI، Anthropic، Gemini) وأي إطار عمل (LangChain، CrewAI، LlamaIndex) بلغتي Python وTypeScript

حالات الاستخدام

• تصحيح أخطاء الإنتاج: عندما يفشل وكيل في الإنتاج، يمكنك التفرع من الخطوة الدقيقة التي حدث فيها الخطأ، تعديل المدخلات، وإعادة التشغيل للتحقق من الإصلاح قبل النشر
• اختبار الانحدار المستمر: تحويل كل فشل إنتاجي إلى اختبار انحدار يتم تشغيله تلقائيًا على كل طلب سحب، مما يضمن عدم تكرار نفس الفشل مرتين
• مراقبة أنظمة متعددة الوكلاء: فهم توبولوجيا الوكلاء، وتتبع التسلسل بين الوكلاء، وتحديد أنماط الفشل بين الوكلاء المتعددين
• التحكم في التكاليف: وضع حدود للميزانية والخطوات والتكرارات، مع إيقاف الوكيل تلقائيًا قبل أن تتحول الأخطاء إلى فواتير ضخمة

الفئة المستهدفة

Retrace مصمم للمطورين والمهندسين الذين يبنون وينشرون وكلاء ذكاء اصطناعي في بيئات الإنتاج، وكذلك الفرق الهندسية التي تبحث عن موثوقية حقيقية لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الخطوات بعيدًا عن مجرد لوحات المعلومات التقليدية.