Janus

Qu'est-ce que Janus ?

Janus est une plateforme de test d'agents IA qui permet aux développeurs et aux équipes de créer des populations personnalisées d'utilisateurs IA pour interagir avec leurs agents IA. Son objectif est d'évaluer rigoureusement la performance des agents, d'identifier les zones de sous-performance et de détecter les problèmes critiques tels que les hallucinations, les violations de politiques et les erreurs d'outils, contribuant ainsi à améliorer la fiabilité et la sécurité des agents IA.

Comment utiliser Janus

Les utilisateurs peuvent commencer avec Janus en réservant une démonstration pour voir la plateforme en action. L'interaction principale consiste à générer des populations d'utilisateurs IA personnalisées qui simulent des interactions réelles avec l'agent IA de l'utilisateur. La plateforme analyse ensuite ces interactions pour fournir des informations sur la performance de l'agent. Des détails spécifiques sur l'inscription, la création de compte ou les modèles de tarification ne sont pas fournis sur le site web, mais une démonstration est le principal appel à l'action.

Fonctionnalités principales de Janus

Détection d'hallucinations : Identifier et mesurer la fréquence du contenu fabriqué par les agents IA.

Détection de violations de règles : Créer des ensembles de règles personnalisés pour détecter et signaler les infractions aux politiques par les agents.

Identification des erreurs d'outils : Repérer instantanément les appels d'API et de fonctions échoués effectués par les agents.

Évaluations souples : Auditer les sorties d'agents risquées, biaisées ou sensibles à l'aide d'évaluations floues.

Génération de jeux de données personnalisés : Créer des données d'évaluation réalistes pour l'analyse comparative des performances des agents IA.

Informations exploitables : Recevoir des suggestions claires et basées sur les données pour améliorer la performance de l'agent après chaque cycle d'évaluation.

Cas d'utilisation de Janus

Tester rigoureusement les nouvelles versions d'agents IA avant le déploiement.

Surveiller en continu la performance des agents IA dans les environnements de production.

Comparer différentes architectures ou modèles d'agents IA.

Assurer la conformité avec les directives éthiques et les politiques internes pour les sorties d'IA.

Déboguer et améliorer la fiabilité des flux de travail complexes des agents IA impliquant des outils externes.

Réduire le risque que les agents IA génèrent des informations nuisibles, biaisées ou incorrectes.

Automatiser la génération de cas de test diversifiés pour les agents IA.

Fournir des retours clairs et exploitables aux équipes de développement IA pour des améliorations itératives.