AgentXとは

AgentXは、AIエージェントを本番環境に投入する前にテスト、監視、改善するためのAI可観測性・評価プラットフォームです。AIエージェント向けのCI/CDのようなもので、完全なトレーサビリティを提供し、障害を特定し、さらには自動的に修正を提案します。複数のLLMプロバイダーにわたってエージェントの動作をシミュレートすることで、パフォーマンス、コスト、レイテンシーを比較し、情報に基づいたデプロイ判断を下せます。

対象ユーザー

• AI/MLエンジニア：異なるLLMプロバイダー間でのエージェントの信頼性を評価し、デプロイ前に障害を発見する必要がある方。
• プロダクトチーム：AI搭載機能を構築し、エージェントのパフォーマンスをユーザー満足度や完了率などのビジネスKPIに結び付けたい方。
• DevOpsおよびMLOps実践者：自動化されたパス/フェイルゲートを用いて、エージェント評価を既存のCI/CDパイプラインに統合したい方。

主な機能

マルチラン・マルチステップ評価

AgentXは、エージェントを複数回実行し、複数のインタラクションを含むマルチステップワークフローを評価することで、一貫性を測定します。AIエージェントの非決定論的な性質を受け入れつつ、信頼できる再現可能なメトリクスを提供します。

継続的評価ループ

このプラットフォームは、デプロイ前とデプロイ後の両方で継続的に評価を実行します。テストセットを構築し、評価を実行し、障害をスコアリングし、しきい値を決定し、反復またはデプロイを行い、本番環境でのドリフトを監視します。

AIによる障害分析と修正

AgentXは問題を表面化するだけでなく、エージェントの動作を分析して問題を特定し、隠れたパターンを明らかにし、修正を提案します。例えば、根拠のない仮定を引き起こす幻覚を検出し、システムプロンプトの制限や少数ショット例の追加を提案できます。

4層評価フレームワーク

このプラットフォームは、タスクの正確性、ツールとAPIの信頼性、推論と一貫性、ビジネスとユーザーへの影響の4つの層でエージェントを評価します。これにより、単純な正確性メトリクスをはるかに超えた、本番環境対応のLLM評価フレームワークを提供します。

際立っている点

「エージェントのためのAIドクターのようなもの——問題を特定するだけでなく、修正も提案する」

これが主要な差別化要因です。ほとんどの評価ツールは障害の報告で止まりますが、AgentXは一歩進んで根本原因を分析し、具体的な変更を推奨します。非構造化データからテストセットを作成し、複数のLLMプロバイダーにわたって評価を実行する機能と組み合わせることで、エージェントテストを手動の頭痛の種から、自動化された実用的なプロセスに変えます。

こんな方におすすめ

本番環境で信頼性が求められるAIエージェントを構築しており、基本的な正確性メトリクスを超えたいと考えている方。特に、マルチステップのエージェントワークフローを管理している場合、LLMプロバイダーを比較する必要がある場合、または自動化されたパス/フェイルゲートを使用して評価をデプロイパイプラインに直接統合したい場合に、AgentXは非常に価値があります。