Janus

Was ist Janus?

Janus ist eine Testplattform für KI-Agenten, die es Entwicklern und Teams ermöglicht, benutzerdefinierte Populationen von KI-Benutzern zu erstellen, um mit ihren KI-Agenten zu interagieren. Ihr Zweck ist es, die Agentenleistung rigoros zu bewerten, Bereiche mit unzureichender Leistung zu identifizieren und kritische Probleme wie Halluzinationen, Richtlinienverstöße und Toolfehler zu erkennen, um letztendlich die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Agenten zu verbessern.

Wie verwendet man Janus

Benutzer können mit Janus beginnen, indem sie eine Demo buchen, um die Plattform in Aktion zu sehen. Die Kerninteraktion besteht darin, benutzerdefinierte KI-Benutzerpopulationen zu generieren, die reale Interaktionen mit dem KI-Agenten des Benutzers simulieren. Die Plattform analysiert dann diese Interaktionen, um Einblicke in die Agentenleistung zu geben. Spezifische Details zur Registrierung, Kontoerstellung oder Preismodellen werden auf der Website nicht bereitgestellt, aber eine Demo ist der primäre Aufruf zur Aktion.

Kernfunktionen von Janus

Halluzinationserkennung: Identifizieren und messen Sie die Häufigkeit von erfundenen Inhalten durch KI-Agenten.

Erkennung von Regelverstößen: Erstellen Sie benutzerdefinierte Regelsätze, um Richtlinienverstöße durch Agenten zu erkennen und zu melden.

Identifizierung von Toolfehlern: Erkennen Sie sofort fehlgeschlagene API- und Funktionsaufrufe von Agenten.

Weiche Bewertungen: Überprüfen Sie riskante, voreingenommene oder sensible Agentenausgaben mithilfe von Fuzzy-Bewertungen.

Personalisierte Datensatzgenerierung: Erstellen Sie realistische Bewertungsdaten für das Benchmarking der KI-Agentenleistung.

Umsetzbare Erkenntnisse: Erhalten Sie klare, datengestützte Vorschläge zur Verbesserung der Agentenleistung nach jedem Bewertungsdurchlauf.

Anwendungsfälle von Janus

Rigoroses Testen neuer KI-Agentenversionen vor der Bereitstellung.

Kontinuierliche Überwachung der KI-Agentenleistung in Produktionsumgebungen.

Benchmarking verschiedener KI-Agentenarchitekturen oder -modelle.

Sicherstellung der Einhaltung ethischer Richtlinien und interner Richtlinien für KI-Ausgaben.

Fehlerbehebung und Verbesserung der Zuverlässigkeit komplexer KI-Agenten-Workflows, die externe Tools umfassen.

Reduzierung des Risikos, dass KI-Agenten schädliche, voreingenommene oder falsche Informationen generieren.

Automatisierung der Generierung vielfältiger Testfälle für KI-Agenten.

Bereitstellung von klarem, umsetzbarem Feedback an KI-Entwicklungsteams für iterative Verbesserungen.