Maxim AI

Der Playground ist der Ort, an dem die Prompt-Arbeit stattfindet. Sie testen und ändern Prompts, Modelle, Tools und Kontext ohne Codeänderung, versionieren Prompts außerhalb der Codebasis, verketten Bausteine in einer Low-Code-Ansicht zu einem Workflow und veröffentlichen eine gewählte Version mit einem Regelsatz. Für Teams mit mehreren Prompt-Änderungen pro Woche hält die Versionierung fest, was sich geändert hat und wer es veröffentlicht hat.

Maxim betreibt eine Engine für Simulation und Evaluierung, die Agenten über Tausende Szenarien mit den von Ihnen definierten Metriken prüft. Simulationen schicken den Agenten durch unterschiedliche Situationen, während Evaluierungen die Qualität jedes Laufs gegen eingebaute oder eigene Metriken bewerten. Automatisierungen verbinden die Engine mit CI/CD-Workflows, und die Analyseansicht macht aus den Ergebnissen Berichte, die Sie teilen können.

Sobald ein Agent läuft, protokolliert Maxim Traces, sodass Sie mehrstufige Workflows und lange Ketten von Tool-Aufrufen Schritt für Schritt sehen. Online-Evaluierungen bewerten echte Interaktionen, einschließlich Generierung, Tool-Aufrufen und Retrieval, und Alerts lösen bei Regressionen aus. Das unterscheidet einen einmaligen Test vom laufenden Qualitätsmonitoring.

Eine einzige Bibliothek bündelt eingebaute und eigene Evaluatoren mehrerer Art: LLM als Richter, statistisch, programmatisch und menschliche Bewertung. Weil dieselben Evaluatoren sowohl Simulationen als auch die Live-Überwachung bedienen, bedeutet eine Bewertung im Test dasselbe wie im Betrieb.

Maxim unterstützt Tool-Definitionen und strukturierte Ausgaben von Haus aus. Sie erstellen und testen Tools auf Code- oder API-Basis und verfolgen dann, wie der Agent sie auswählt und aufruft. Das zählt bei Agenten, die auf externe APIs setzen, weil ein falscher Tool-Aufruf oft einen ganzen Lauf zunichtemacht.

Die Plattform verarbeitet synthetische und eigene multimodale Datensätze mit einfachem Import und verbindet sich über Python- und TypeScript-SDKs. Teams mit einem passenden Stack können Ergebnisse in ihre eigenen Pipelines überführen, und Regeln für eigene Preise halten die ausgewiesenen Token-Kosten im Einklang mit ausgehandelten Sätzen.