Future AGI vs Openlayer

Genera personas, escenarios y conjuntos de datos sintéticos para probar agentes de texto y voz en muchas ramas de conversación antes del lanzamiento.

Combina métricas heurísticas siempre gratuitas, evaluadores de código y jueces LLM, con evaluadores agénticos que localizan errores en RAG y llamadas a herramientas.

Enruta tráfico entre más de 15 proveedores LLM con balanceo, conmutación y caché, además de 15 barreras basadas en reglas y moderación ML.

Trazas de extremo a extremo, sesiones, grafos de agente, paneles personalizados y alertas que muestran el comportamiento en producción en tiempo real.

Dozens of pre-built evaluations cover quality, safety, security, and performance, with LLM-as-a-judge scorers, session-level metrics, and support for writing your own custom tests against your own data.

Import a repository and run evaluation suites automatically on every change, benchmark each iteration, and block releases when a metric regresses beyond the threshold you define.

Trace every request through multi-step agent workflows, including tool calls and retriever steps, with token counts, latency, cost per request, alerting integrations, and subpopulation analysis.

Register each AI system with an owner, purpose, data sensitivity, and risk tier, score inherent risk across multiple dimensions, and move systems through staged approval gates before they reach production.