Prefactor
Prefactor · Programmation
Prefactor est une plateforme d'évaluation à l'exécution pour les agents d'IA. C'est aussi une surveillance des performances des agents qui a des dents. Elle enregistre chaque étape d'un agent sous forme de trace, note cette étape sur la qualité, la dérive et le risque lié aux données, puis applique une action quand quelque chose franchit une limite. Les équipes s'en servent pour retenir une exécution risquée en vue d'une approbation humaine, bloquer une action d'emblée, ou continuer à observer avec une visibilité totale au lieu d'apprendre l'erreur par l'email d'un client à 1 h du matin. La notation est continue. Le contrôle aussi.
À propos de Prefactor
Qu'est-ce que Prefactor
La plupart des outils de surveillance vous dessinent un graphique et vous rendent le problème. Quand vous avez fini de lire le tableau de bord, l'agent a déjà agi. Cet écart entre voir et arrêter est toute la raison d'être de Prefactor.
Alors que fait Prefactor à ce sujet ? Il se place au niveau de l'exécution de l'agent. Des SDK légers en TypeScript et Python capturent chaque appel au modèle, chaque appel d'outil et chaque décision sous forme de span, puis exécutent vos évaluations et vos contrôles de risque sur ce span pendant que l'agent travaille. Quand une exécution enfreint une règle que vous avez fixée, Prefactor intervient via le même SDK ou la même API, si bien que la politique tient, que l'agent coopère ou non.
Le compromis porte sur le périmètre. Prefactor est conçu pour les équipes qui livrent des agents à de vrais utilisateurs, pas pour quelqu'un qui bricole un seul chatbot le week-end. L'offre gratuite vous limite à trois agents avec sept jours de conservation des données. Au-delà, vous payez.
Pour démarrer
- Installez la CLI Prefactor et connectez-vous pour relier votre espace de travail ; elle découvre les agents sur l'ensemble de vos environnements sans migration.
- Intégrez le SDK TypeScript ou Python dans le code de votre agent. Des intégrations natives existent pour LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw et LiveKit.
- Lancez votre agent et regardez les exécutions arriver en direct sous forme de traces, avec le coût et le risque de données attachés à chaque étape.
- Définissez les évaluations qui vous importent : LLM comme juge, contrôles techniques, métriques qualitatives ou une règle métier sur mesure.
- Fixez l'action de contrôle pour chaque règle, puis laissez Prefactor retenir, approuver ou bloquer à l'exécution.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Prefactor.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les équipes plateforme et ingénierie ML
- Les responsables sécurité et conformité
- Les développeurs solo sur l'offre gratuite
Tâches
- Retenir une action à haut risque avant qu'elle ne s'exécute
- Noter la qualité de la sortie à chaque étape
- Prouver ce qu'un agent a fait
- Revenir à une version antérieure d'un agent
Cas d'usage
- Les agents de support client qui gèrent remboursements et changements de compte
- Les équipes qui font tourner plusieurs frameworks côte à côte
- Les entreprises avec des agents fantômes que personne ne contrôle
- Livrer un agent en production pour la première fois
Fonctionnalités clés
Contrôle à l'exécution, pas seulement des alertes
C'est la fonctionnalité qui distingue Prefactor d'un tableau de bord. Les évaluations et la notation des risques de l'agent se branchent directement sur l'action, si bien qu'une exécution peut être mise en pause pour approbation, limitée ou bloquée à l'instant où elle franchit une limite. Chaque décision de contrôle est consignée, ce qui compte quand il faut expliquer plus tard pourquoi un agent a été arrêté.
Tracer chaque appel, outil et décision
Chaque appel au modèle, invocation d'outil et tour de message devient un span dans une trace, et les spans imbriqués ou métier maison sont pris en charge sur toutes les offres. Le coût et le risque de données s'attachent à chaque étape. Vous voyez donc non seulement ce que l'agent a fait, mais ce que cela a coûté et s'il a touché des données sensibles. Les traces complètes arrivent en direct au lieu d'apparaître à la fin de l'exécution.
Des évaluations que vous définissez vous-même
Prefactor exécute les evals que vous écrivez à chaque étape : LLM comme juge, contrôles techniques et métriques qualitatives, avec la possibilité d'apporter votre propre LLM pour les évaluations. Aucun coût par contrôle, et la revue humaine alimente la boucle. La notation déterministe plus les contrôles de risque et de motifs tournent sur 100 % de votre activité. Rien ne passe au travers.
Intégration agnostique du framework
Un seul plan couvre Claude, Copilot, LangChain, N8N et ce que votre équipe construira ensuite. Le SDK ajoute moins d'une milliseconde de surcharge par appel selon Prefactor. C'est le chiffre qui compte pour les agents sensibles à la latence. Un support natif existe pour LiveKit et OpenClaw aux côtés des bibliothèques générales TypeScript et Python. Pas de proxy, pas d'interception au niveau réseau, juste du code qui voyage avec vos agents.
Versionnage et environnements
Les agents peuvent être versionnés avec retour instantané, et des environnements distincts de développement, staging et production sont pris en charge, avec des portes d'évaluation dans le chemin de promotion. Cette combinaison vous laisse tester un changement contre de vrais schémas de trafic avant qu'il n'atteigne les utilisateurs. S'il se comporte mal, vous l'annulez vite. Pas d'attente d'un correctif urgent.
Paliers de conservation des données
La conservation s'échelonne avec l'offre : sept jours sur Dev, trois mois sur Startup, douze mois sur Scaleup et Enterprise. Pour les équipes sous pression d'audit, cet intervalle fait souvent la différence entre citer un journal et admettre que vous ne pouvez pas reconstituer ce qui s'est passé. Les paliers de conservation comptent plus qu'ils n'en ont l'air.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Le contrôle à l'exécution est le vrai différenciateur ; la plupart des outils s'arrêtent à l'observation et à la notation.
- Moins de 1 ms de surcharge du SDK par appel, donc l'instrumentation ne devient pas le goulot d'étranglement.
- Agnostique du framework, ce qui convient aux équipes qui ont déjà choisi leur stack et ne veulent pas migrer.
- Sièges illimités sur toutes les offres, y compris le palier Dev gratuit.
- Les contrôles de PII tournent dans la boucle de fiabilité sans coût par contrôle.
Inconvénients
- L'offre Dev gratuite vous limite à trois agents et ne garde que sept jours de données, donc l'usage réel en production démarre au palier à $49/mois.
- Le tarif est basé sur l'usage en spans, ce qui est difficile à prévoir ; l'estimateur montre 1 000 000 de spans par mois pour environ $2 449 sur Scaleup.
- Il vise les équipes dotées de personnel d'ingénierie. Si personne chez vous ne sait écrire des evals ou lire des traces, la plateforme restera inutilisée.
- Pas de Google Play ni d'app mobile ; c'est un outil de développeur, utilisé via la CLI, le SDK et l'app web.
- Le déploiement auto-hébergé et le SSO sont réservés au palier Enterprise, ce qui implique un appel commercial.
Questions fréquentes
Il enregistre chaque étape d'un agent d'IA, note chaque étape sur la qualité et le risque, puis agit sur cette note en retenant, approuvant ou bloquant une exécution à l'exécution. C'est l'évaluation des agents d'IA branchée directement sur le contrôle. En bref, il ferme la boucle entre voir un problème et l'arrêter.
Contenus associés
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Alternatives à Prefactor
Forefront
Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
Startkit
StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
Testim
Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.