Janus

Что такое Janus?

Janus — это платформа для тестирования ИИ-агентов, которая позволяет разработчикам и командам создавать пользовательские популяции ИИ-пользователей для взаимодействия с их ИИ-агентами. Ее цель — тщательно оценивать производительность агентов, выявлять области недостаточной производительности и обнаруживать критические проблемы, такие как галлюцинации, нарушения политик и ошибки инструментов, что в конечном итоге помогает повысить надежность и безопасность ИИ-агентов.

Как использовать Janus

Пользователи могут начать работу с Janus, заказав демонстрацию, чтобы увидеть платформу в действии. Основное взаимодействие включает создание пользовательских популяций ИИ-пользователей, которые имитируют реальные взаимодействия с ИИ-агентом пользователя. Затем платформа анализирует эти взаимодействия, чтобы предоставить информацию о производительности агента. Конкретные сведения о регистрации, создании учетной записи или моделях ценообразования на веб-сайте не представлены, но демонстрация является основным призывом к действию.

Основные функции Janus

Обнаружение галлюцинаций: Выявление и измерение частоты сфабрикованного контента ИИ-агентами.

Обнаружение нарушений правил: Создание пользовательских наборов правил для выявления и сообщения о нарушениях политик агентами.

Идентификация ошибок инструментов: Мгновенное выявление неудачных вызовов API и функций, сделанных агентами.

Мягкие оценки: Аудит рискованных, предвзятых или конфиденциальных результатов агентов с использованием нечетких оценок.

Генерация персонализированных наборов данных: Создание реалистичных данных для оценки производительности ИИ-агентов.

Практические выводы: Получение четких, основанных на данных предложений по улучшению производительности агента после каждого цикла оценки.

Варианты использования Janus

Тщательное тестирование новых версий ИИ-агентов перед развертыванием.

Постоянный мониторинг производительности ИИ-агентов в производственных средах.

Сравнительный анализ различных архитектур или моделей ИИ-агентов.

Обеспечение соответствия этическим нормам и внутренним политикам для результатов ИИ.

Отладка и повышение надежности сложных рабочих процессов ИИ-агентов, включающих внешние инструменты.

Снижение риска генерации ИИ-агентами вредоносной, предвзятой или неверной информации.

Автоматизация генерации разнообразных тестовых случаев для ИИ-агентов.

Предоставление четкой, действенной обратной связи командам разработчиков ИИ для итеративных улучшений.