Prefactor
Prefactor · Programación
Prefactor es una plataforma de evaluación en tiempo de ejecución para agentes de IA. También es monitoreo de rendimiento de agentes con dientes. Registra cada paso que da un agente como una traza, puntúa ese paso por calidad, deriva y riesgo de datos, y luego aplica una acción cuando algo cruza una línea. Los equipos la usan para retener una ejecución de riesgo y pedir la aprobación de una persona, bloquear una acción de plano o seguir observando con visibilidad total en lugar de enterarse del error por el correo de un cliente a la 1 de la mañana. La puntuación es continua. El control también.
Acerca de Prefactor
Qué es Prefactor
La mayoría de las herramientas de monitoreo te dibujan un gráfico y te devuelven el problema. Cuando terminas de leer el panel, el agente ya actuó. Esa brecha entre ver y detener es la razón por la que existe Prefactor.
Entonces, ¿qué hace Prefactor al respecto? Se sitúa en la capa de tiempo de ejecución del agente. Los SDK ligeros en TypeScript y Python capturan cada llamada al modelo, cada llamada a herramientas y cada decisión como un span, y luego ejecutan tus evaluaciones y controles de riesgo sobre ese span mientras el agente trabaja. Cuando una ejecución rompe una regla que fijaste, Prefactor interviene a través del mismo SDK o la misma API, así la política se sostiene coopere o no el agente.
El precio a pagar es el alcance. Prefactor está pensado para equipos que llevan agentes a usuarios reales, no para alguien que trastea con un único chatbot un fin de semana. El plan gratuito te limita a tres agentes con siete días de retención de datos. Más allá de eso, pagas.
Cómo empezar
- Instala la CLI de Prefactor e inicia sesión para conectar tu espacio de trabajo; descubre agentes en todos tus entornos sin migración.
- Incorpora el SDK de TypeScript o Python en el código de tu agente. Hay integraciones nativas para LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw y LiveKit.
- Ejecuta tu agente y mira cómo las ejecuciones llegan en vivo como trazas, con costo y riesgo de datos asociados a cada paso.
- Define las evaluaciones que te importan: LLM como juez, controles técnicos, métricas cualitativas o una regla de negocio propia.
- Fija la acción de control para cada regla y deja que Prefactor retenga, apruebe o bloquee en tiempo de ejecución.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Prefactor.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de plataforma e ingeniería de ML
- Responsables de seguridad y cumplimiento
- Desarrolladores individuales en el plan gratuito
Tareas
- Frenar una acción de alto riesgo antes de que se ejecute
- Puntuar la calidad de la salida en cada paso
- Demostrar qué hizo un agente
- Revertir la versión de un agente
Casos de uso
- Agentes de soporte al cliente que gestionan reembolsos y cambios de cuenta
- Equipos que corren varios frameworks en paralelo
- Empresas con agentes fantasma que nadie controla
- Llevar un agente a producción por primera vez
Funciones clave
Control en tiempo de ejecución, no solo alertas
Esta es la función que separa a Prefactor de un panel. Las evaluaciones y la puntuación de riesgo del agente se conectan directo con la acción, así una ejecución puede pausarse para aprobación, limitarse o bloquearse en el momento en que cruza una línea. Cada decisión de control queda registrada, lo cual importa cuando más tarde tienes que explicar por qué se detuvo un agente.
Trazar cada llamada, herramienta y decisión
Cada llamada al modelo, invocación de herramienta y turno de mensaje se vuelve un span dentro de una traza, y los spans anidados o de negocio propios se admiten en todos los planes. El costo y el riesgo de datos se asocian a cada paso. Así ves no solo qué hizo el agente, sino cuánto costó y si tocó datos sensibles. Las trazas completas llegan en vivo en lugar de aparecer cuando termina la ejecución.
Evaluaciones que defines tú mismo
Prefactor corre las evals que escribes en cada paso: LLM como juez, controles técnicos y métricas cualitativas, con opción de traer tu propio LLM para las evaluaciones. No hay costo por comprobación, y la revisión humana retroalimenta el circuito. La puntuación determinista más los controles de riesgo y de patrones corren sobre el 100 % de tu actividad. Nada se escapa.
Integración agnóstica del framework
Un plano cubre Claude, Copilot, LangChain, N8N y lo que tu equipo construya después. El SDK agrega menos de un milisegundo de sobrecarga por llamada según Prefactor. Ese es el número que importa para agentes sensibles a la latencia. Hay soporte nativo para LiveKit y OpenClaw junto a las bibliotecas generales de TypeScript y Python. Sin proxies y sin interceptación a nivel de red, solo código que viaja con tus agentes.
Versionado y entornos
Los agentes se pueden versionar con reversión instantánea, y se admiten entornos separados de desarrollo, staging y producción, con compuertas de evaluación en la ruta de promoción. Esa combinación te deja probar un cambio contra patrones de tráfico reales antes de que llegue a los usuarios. Si se porta mal, lo deshaces rápido. Sin esperar un parche urgente.
Niveles de retención de datos
La retención escala con el plan: siete días en Dev, tres meses en Startup, doce meses en Scaleup y Enterprise. Para equipos bajo presión de auditoría, ese lapso suele ser la diferencia entre citar un registro y admitir que no puedes reconstruir lo que pasó. Los niveles de retención importan más de lo que suenan.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- El control en tiempo de ejecución es el verdadero diferenciador; la mayoría de las herramientas se detiene en la observación y la puntuación.
- Menos de 1 ms de sobrecarga del SDK por llamada, así la instrumentación no se vuelve el cuello de botella.
- Agnóstico del framework, lo que encaja con equipos que ya eligieron su propio stack y no quieren migrar.
- Asientos ilimitados en todos los planes, incluido el nivel Dev gratuito.
- Los controles de PII corren dentro del circuito de fiabilidad sin costo por comprobación.
Desventajas
- El plan Dev gratuito te limita a tres agentes y guarda solo siete días de datos, así que el uso real en producción arranca en el nivel de $49/mes.
- El precio se basa en el uso por spans, algo difícil de pronosticar; el estimador muestra 1.000.000 de spans al mes con un costo de unos $2.449 en Scaleup.
- Está dirigido a equipos con personal de ingeniería. Si no tienes a nadie que pueda escribir evals o leer trazas, la plataforma se quedará sin uso.
- No hay Google Play ni app móvil; es una herramienta para desarrolladores, se usa a través de la CLI, el SDK y la app web.
- El despliegue autoalojado y el SSO están reservados para el nivel Enterprise, lo que implica una llamada de ventas.
Preguntas frecuentes
Registra cada paso que da un agente de IA, puntúa cada paso por calidad y riesgo, y luego actúa sobre esa puntuación reteniendo, aprobando o bloqueando una ejecución en tiempo real. Esta es la evaluación de agentes de IA conectada directo al control. En resumen, cierra el circuito entre ver un problema y detenerlo.
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