Maxim AI

El playground es donde ocurre el trabajo con prompts. Pruebas y cambias prompts, modelos, herramientas y contexto sin tocar código, versionas prompts fuera de la base de código, encadenas piezas en un flujo con una vista de bajo código y despliegas la versión elegida con un conjunto de reglas. Para equipos que manejan varias ediciones de prompts a la semana, el versionado deja claro qué cambió y quién lo publicó.

Maxim ejecuta un motor de simulación y evaluación que pone a prueba agentes en miles de escenarios usando las métricas que definas. Las simulaciones empujan al agente por situaciones variadas, mientras que las evaluaciones puntúan la calidad de cada ejecución con métricas integradas o propias. Las automatizaciones conectan el motor a flujos de CI/CD, y la vista de analítica convierte los resultados en informes que puedes compartir.

Cuando un agente ya está activo, Maxim registra trazas, así que ves flujos de varios pasos y cadenas largas de llamadas a herramientas ordenadas paso a paso. Las evaluaciones en línea puntúan interacciones reales, incluidas la generación, las llamadas a herramientas y la recuperación, y las alertas se disparan ante regresiones. Esto es lo que separa una prueba puntual del seguimiento continuo de la calidad.

Una sola biblioteca reúne evaluadores integrados y propios de varios estilos: LLM como juez, estadísticos, programáticos y de puntuación humana. Como los mismos evaluadores sirven tanto para las simulaciones como para el monitoreo en vivo, una puntuación significa lo mismo en pruebas y en producción.

Maxim admite de forma nativa definiciones de herramientas y salidas estructuradas. Puedes crear y probar herramientas basadas en código o en API, y luego observar cómo el agente las elige y las llama. Esto importa en agentes que dependen de API externas, porque una llamada equivocada suele romper toda una ejecución.

La plataforma maneja conjuntos multimodales sintéticos y propios con una importación sencilla, y se conecta mediante SDK de Python y TypeScript. Los equipos con un stack compatible pueden llevar los resultados a sus propias canalizaciones, y las reglas de precio personalizado mantienen el coste de tokens reportado en línea con las tarifas negociadas.