以 span 為基礎的可觀測性
將每次 LLM 呼叫、工具呼叫、訊息回合與自訂商業步驟都記錄為 span,讓 agent 活動可在脈絡中檢視。
Prefactor 是一個 AI agent 可觀測性、評估與執行平台。它會將每個 agent 步驟記錄為 span、即時評估執行流程,並可在流程仍在執行時,根據政策進行保留、核准或封鎖。
這個產品是為在生產環境與各開發階段運行 agents 的團隊所打造。它支援 TypeScript 與 Python SDK、數個 agent 框架的原生整合,以及將 agents 從 dev 推進到 staging 再到 prod 的工作流程,並包含評估閘門與回滾支援。
定價採用依 span 使用量計費,提供免費的 Dev 方案與供生產使用的付費方案。公司也將此平台定位於受管制環境,具備不可竄改的 audit log、資料駐留選項、加密與 runtime 政策執行功能。
將每次 LLM 呼叫、工具呼叫、訊息回合與自訂商業步驟都記錄為 span,讓 agent 活動可在脈絡中檢視。
對即時活動執行確定性評分、風險檢查與 PII 檢查,並在每個步驟發生時附上結果。
當執行流程跨越政策門檻時,可透過 SDK 或 API 進行保留、核准、封鎖、節流,或要求人工核准。
支援 TypeScript 與 Python SDK,並原生整合 LangChain、Claude、Vercel AI、OpenClaw 和 LiveKit。
追蹤 agents 在 dev、staging 與 prod 之間的生命週期,支援版本管理、以評估為門檻的推進,以及即時回滾。
提供不可竄改的稽核記錄、傳輸中與靜態加密,以及以環境為範圍的金鑰,以支援安全與合規流程。
使用 Prefactor 即時監看生產中的 agent 執行、為每個步驟評分,並在風險動作執行前介入。
使用 SDK 為新的或既有的 agent 加上監測,而不需完整遷移,接著檢視每次執行的 trace、成本與風險。
使用評估閘門與回滾來比較版本、只推進已驗證的 agents,並維持 dev、staging 與 prod 分隔。
使用自訂 spans 從 GitHub、Linear、Jira、資料庫或內部 API 等系統附加脈絡,讓評估建立在來源資料之上。
當團隊需要防竄改記錄、資料駐留選項與用於受管制部署的 runtime 政策控制時,使用安全與稽核功能。
Prefactor 會先將每個 agent 步驟記錄為 span,接著對該活動進行評分、風險檢查與 runtime 執行管控。來源頁面說明它支援 TypeScript 與 Python SDK,並原生支援 LangChain、Claude、Vercel AI、OpenClaw 和 LiveKit。
定價頁指出每個方案都包含無限席次,而安全性頁面描述了用於政策管理、audit log 存取與基礎架構設定的角色型存取控制。這表示團隊可以加入多位審查者與工程師,而不受席次數量限制,同時仍可依角色控制存取權限。
Prefactor 為尚未確定用量的團隊提供按月計費,也提供適用於已承諾用量的年度計費。定價頁也說明 Dev 方案免費,包含每月 25,000 個 spans,而其他方案則為付費且按使用量計費。
來源頁面沒有詳細說明自助式設定精靈,但有提到 CLI 可在幾分鐘內安裝完成,並可跨 runtime 探測 agents。這個產品的設計是透過 SDK 與 CLI 進行接入,而不是透過大量遷移流程。
定價頁指出檢查與介入不會產生額外 spans,而評分、風險分析、PII 檢查與介入都包含在 span 價格內。年度方案屬於承諾用量方案,而月繳則適合需要彈性的團隊。
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