Janus

¿Qué es Janus?

Janus es una plataforma de pruebas de agentes de IA que permite a desarrolladores y equipos crear poblaciones personalizadas de usuarios de IA para interactuar con sus agentes de IA. Su propósito es evaluar rigurosamente el rendimiento de los agentes, identificar áreas de bajo rendimiento y detectar problemas críticos como alucinaciones, violaciones de políticas y errores de herramientas, ayudando en última instancia a mejorar la fiabilidad y seguridad de los agentes de IA.

Cómo usar Janus

Los usuarios pueden empezar con Janus reservando una demostración para ver la plataforma en acción. La interacción principal implica generar poblaciones personalizadas de usuarios de IA que simulan interacciones del mundo real con el agente de IA del usuario. La plataforma luego analiza estas interacciones para proporcionar información sobre el rendimiento del agente. No se proporcionan detalles específicos sobre el registro, la creación de cuentas o los modelos de precios en el sitio web, pero una demostración es la principal llamada a la acción.

Características principales de Janus

Detección de Alucinaciones: Identifica y mide la frecuencia de contenido fabricado por agentes de IA.

Detección de Violaciones de Reglas: Crea conjuntos de reglas personalizados para detectar e informar infracciones de políticas por parte de los agentes.

Identificación de Errores de Herramientas: Detecta instantáneamente llamadas a API y funciones fallidas realizadas por los agentes.

Evaluaciones Flexibles: Audita resultados de agentes riesgosos, sesgados o sensibles utilizando evaluaciones difusas.

Generación de Conjuntos de Datos Personalizados: Crea datos de evaluación realistas para comparar el rendimiento de los agentes de IA.

Información Procesable: Recibe sugerencias claras y basadas en datos para mejorar el rendimiento del agente después de cada ejecución de evaluación.

Casos de uso de Janus

Prueba rigurosa de nuevas versiones de agentes de IA antes de su implementación.

Monitoreo continuo del rendimiento de los agentes de IA en entornos de producción.

Comparación de diferentes arquitecturas o modelos de agentes de IA.

Garantizar el cumplimiento de las directrices éticas y las políticas internas para las salidas de IA.

Depuración y mejora de la fiabilidad de flujos de trabajo complejos de agentes de IA que involucran herramientas externas.

Reducir el riesgo de que los agentes de IA generen información dañina, sesgada o incorrecta.

Automatización de la generación de diversos casos de prueba para agentes de IA.

Proporcionar retroalimentación clara y procesable a los equipos de desarrollo de IA para mejoras iterativas.