Prefactor
Prefactor · Programação
O Prefactor é uma plataforma de avaliação em tempo de execução para agentes de IA. Também é monitoramento de desempenho de agentes com dentes. Ele registra cada passo que um agente dá como uma trace, pontua esse passo por qualidade, desvio e risco de dados, e então aplica uma ação quando algo cruza uma linha. As equipes o usam para retomar uma execução de risco e pedir a aprovação de uma pessoa, bloquear uma ação de vez ou continuar observando com visibilidade total em vez de descobrir o erro pelo e-mail de um cliente à 1 da manhã. A pontuação é contínua. O controle também.
Sobre Prefactor
O que é o Prefactor
A maioria das ferramentas de monitoramento desenha um gráfico para você e devolve o problema. Quando você termina de ler o painel, o agente já agiu. Essa brecha entre ver e deter é a razão de o Prefactor existir.
Então o que o Prefactor faz a respeito? Ele fica na camada de tempo de execução do agente. SDKs leves em TypeScript e Python capturam cada chamada ao modelo, cada chamada a ferramenta e cada decisão como um span, e depois rodam as suas avaliações e verificações de risco sobre esse span enquanto o agente trabalha. Quando uma execução quebra uma regra que você definiu, o Prefactor intervém pelo mesmo SDK ou pela mesma API, então a política se mantém, coopere o agente ou não.
O custo disso é o escopo. O Prefactor foi feito para equipes que levam agentes a usuários reais, não para quem mexe com um único chatbot num fim de semana. O plano gratuito limita você a três agentes com sete dias de retenção de dados. Além disso, você paga.
Como começar
- Instale a CLI do Prefactor e faça login para conectar seu espaço de trabalho; ela descobre agentes em todos os seus ambientes sem migração.
- Coloque o SDK de TypeScript ou Python no código do seu agente. Existem integrações nativas para LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw e LiveKit.
- Rode seu agente e veja as execuções chegarem ao vivo como traces, com custo e risco de dados associados a cada passo.
- Defina as avaliações que importam para você: LLM como juiz, verificações técnicas, métricas qualitativas ou uma regra de negócio própria.
- Defina a ação de controle para cada regra e deixe o Prefactor retomar, aprovar ou bloquear em tempo de execução.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Prefactor.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Equipes de plataforma e engenharia de ML
- Responsáveis por segurança e conformidade
- Desenvolvedores individuais no plano gratuito
Tarefas
- Segurar uma ação de alto risco antes que ela rode
- Pontuar a qualidade da saída em cada passo
- Comprovar o que um agente fez
- Reverter a versão de um agente
Cenários
- Agentes de suporte ao cliente que lidam com reembolsos e mudanças de conta
- Equipes que rodam vários frameworks lado a lado
- Empresas com agentes sombra que ninguém controla
- Levar um agente a produção pela primeira vez
Principais recursos
Controle em tempo de execução, não apenas alertas
Esta é a funcionalidade que separa o Prefactor de um painel. As avaliações e a pontuação de risco do agente se ligam direto à ação, então uma execução pode ser pausada para aprovação, limitada ou bloqueada no instante em que cruza uma linha. Cada decisão de controle fica registrada, o que importa quando você precisa explicar depois por que um agente foi detido.
Rastrear cada chamada, ferramenta e decisão
Cada chamada ao modelo, invocação de ferramenta e turno de mensagem se torna um span dentro de uma trace, e spans aninhados ou de negócio próprios são aceitos em todos os planos. Custo e risco de dados se associam a cada passo. Assim você vê não só o que o agente fez, mas quanto custou e se tocou dados sensíveis. Traces completas chegam ao vivo em vez de aparecer ao fim da execução.
Avaliações que você mesmo define
O Prefactor roda as evals que você escreve em cada passo: LLM como juiz, verificações técnicas e métricas qualitativas, com opção de trazer seu próprio LLM para as avaliações. Não há custo por verificação, e a revisão humana realimenta o circuito. A pontuação determinística mais as verificações de risco e de padrões rodam sobre 100% da sua atividade. Nada escapa.
Integração agnóstica de framework
Um plano cobre Claude, Copilot, LangChain, N8N e o que sua equipe construir depois. O SDK adiciona menos de um milissegundo de sobrecarga por chamada segundo o Prefactor. Esse é o número que importa para agentes sensíveis à latência. Há suporte nativo para LiveKit e OpenClaw ao lado das bibliotecas gerais de TypeScript e Python. Sem proxies e sem interceptação em nível de rede, só código que viaja com seus agentes.
Versionamento e ambientes
Os agentes podem ser versionados com reversão instantânea, e ambientes separados de desenvolvimento, staging e produção são aceitos, com portões de avaliação no caminho de promoção. Essa combinação deixa você testar uma mudança contra padrões de tráfego reais antes que ela chegue aos usuários. Se ela se comportar mal, você desfaz rápido. Sem esperar um hotfix.
Níveis de retenção de dados
A retenção escala com o plano: sete dias no Dev, três meses no Startup, doze meses no Scaleup e Enterprise. Para equipes sob pressão de auditoria, esse intervalo costuma ser a diferença entre citar um log e admitir que você não consegue reconstruir o que aconteceu. Os níveis de retenção importam mais do que parecem.
Prós e contras
Prós
- O controle em tempo de execução é o verdadeiro diferencial; a maioria das ferramentas para na observação e na pontuação.
- Menos de 1 ms de sobrecarga do SDK por chamada, então a instrumentação não vira o gargalo.
- Agnóstico de framework, o que encaixa em equipes que já escolheram a própria stack e não querem migrar.
- Assentos ilimitados em todos os planos, incluindo o nível Dev gratuito.
- As verificações de PII rodam dentro do circuito de confiabilidade sem custo por verificação.
Contras
- O plano Dev gratuito limita você a três agentes e guarda só sete dias de dados, então o uso real em produção começa no nível de $49/mês.
- O preço é baseado em uso por spans, algo difícil de prever; o estimador mostra 1.000.000 de spans por mês custando cerca de $2.449 no Scaleup.
- É voltado para equipes com pessoal de engenharia. Se você não tem ninguém que saiba escrever evals ou ler traces, a plataforma vai ficar parada.
- Não há Google Play nem app móvel; é uma ferramenta para desenvolvedores, usada pela CLI, pelo SDK e pelo app web.
- Implantação auto-hospedada e SSO ficam reservados ao nível Enterprise, o que implica uma call de vendas.
Perguntas frequentes
Ele registra cada passo que um agente de IA dá, pontua cada passo por qualidade e risco, e então age sobre essa pontuação retendo, aprovando ou bloqueando uma execução em tempo de execução. Esta é a avaliação de agentes de IA ligada direto ao controle. Em resumo, ele fecha o circuito entre ver um problema e detê-lo.
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