O narzędziu
Agenta to open-source LLMOps platform do eksperymentowania z promptami i ewaluacji. Cloud: Hobby (Free) 5K traces/mies., 20 evaluations, 30-day retention. Pro $49/mies. — 3 users, 10K traces, unlimited evaluations, 90-day retention. Business $399/mies. — unlimited seats, 1M traces, 365-day retention. Enterprise custom. Self-hosted nadal darmowy (open-source). 4,104 GitHub stars. Visual playground, versioned prompts, A/B testing, RAG testing, production observability.
Zastosowanie
- •Eksperymentowanie z promptami w visual playground.
- •Wersjonowanie i porównywanie wariantów promptów.
- •Testowanie pipeline RAG z ewaluacją.
- •A/B testowanie promptów na żywo.
- •Współpraca zespołowa nad promptami z adnotacjami.
- •Production observability i tracing aplikacji LLM.
Funkcje dodatkowe
▶Visual playground (collaboration)
Drag-and-drop playground do iteracji nad promptami — non-technical użytkownicy mogą eksperymentować bez znajomości API. Wspólna przestrzeń do collaboration zespołu nad strategią promptów.
▶Versioned prompts
Każda wersja promptu zapisana z metadata (kto, kiedy, dlaczego). Możliwość rollback do dowolnej historycznej wersji. Standardowa funkcjonalność prompt management platforms.
▶A/B testing
Testowanie 2+ wersji promptu na tym samym datasecie. Statistical significance testing pomaga zdecydować która wersja jest lepsza obiektywnie, nie tylko "czuje się lepiej".
▶Automated + human evaluations
Kombinacja automatic evaluators (LLM-as-judge, custom metrics) z human evaluations (annotators rate output). Najbardziej kompletny system oceny w open-source space.
▶RAG testing
Dedykowane testowanie RAG pipelines — retrieval quality (recall, precision), augmentation quality, end-to-end answer quality. Wymagane dla production RAG applications.
▶Production observability (tracing)
Wbudowane tracing dla production LLM apps — każdy request, każdy step, każdy token cost trackowany. Konkurencja dla LangSmith, Langfuse w open-source space.
▶Annotating results
Tools do annotation odpowiedzi LLM przez human evaluators — rating quality, flagging errors, marking correct answers. Dane treningowe dla fine-tuning lub evaluation models.
▶Multi-model support
Wsparcie wszystkich major providers (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Llama). Łatwe przełączanie między modelami w testach — porównaj który najlepiej działa dla Twojego use case.
▶Self-hosting (open-source)
W pełni open-source (4,100+ GitHub stars) — uruchom na własnej infrastrukturze bez vendor lock-in. Cloud option dostępny dla teams nie chcących self-hostować. USP vs closed-source PromptLayer.
✓ Zalety
Cennik
- •Self-hosted: DARMOWY (open-source, brak limitów).
- •Cloud Hobby: $0/mies.
- •(2 users, 5,000 traces/mies., 20 evaluations/mies., 30-day retention).
- •Cloud Pro: $49/mies.
- •(3 users, 10,000 traces/mies., unlimited evaluations, 90-day retention).
- •Cloud Business: $399/mies.
- •(unlimited seats, 1,000,000 traces/mies., 365-day retention, all Pro features).
- •Enterprise: custom (personalised service, enterprise security dla large teams).
API i integracje
- •REST API.
- •Python SDK.
- •Integracje z LLM providers (OpenAI, Anthropic, open-source models).