Evalúa las Salidas de los Agentes Con Visibilidad Total de la Memoria que las Impulsó
Los marcos de evaluación de agentes puntúan las salidas sin saber qué memoria recuperó el agente. Una mala salida podría significar un mal modelo, un mal aviso o una mala memoria, pero la evaluación no puede decirlo. MemoryLake vincula cada salida a la memoria utilizada, por lo que la evaluación realmente identifica las causas raíz.
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El problema: evaluación de agentes sin contexto de memoria es ciega
El marco de evaluación marcó el 12% de las salidas como de baja calidad. No sabes si el modelo falló, el aviso falló o la memoria recuperada falló. Sin contexto de memoria por evaluación, arreglar lo correcto es un trabajo de adivinanza.
Cómo MemoryLake ofrece evaluación consciente de la memoria
Proveniencia de memoria por salida
Cada salida evaluada se vincula a la memoria que utilizó.
Diferencia de memoria entre salidas buenas y malas
Ve qué acceso a la memoria se correlacionó con la calidad.
Evaluación contra instantáneas de memoria fijadas
Prueba con un estado de memoria controlado.
Categorías de evaluación fundamentadas en memoria
Fallos atribuibles a recuperación vs generación.
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Cómo funciona para evaluación consciente de la memoria
- Conectar — Integra MemoryLake en tu pipeline de evaluación.
- Estructurar — Cada salida generada registra la memoria utilizada.
- Reutilizar — El análisis de evaluación muestra fallos de recuperación de memoria por separado de los fallos de generación.
Antes vs. después: evaluación de agentes con conciencia de memoria
| DIY memory + eval | MemoryLake | |
|---|---|---|
| Identify retrieval vs generation failures | Hard | Built in |
| Memory diff between cohorts | Manual | Semantic |
| Eval against pinned memory | Custom | Snapshots |
| Root cause attribution | Guesswork | Direct evidence |
Para quién es esto
Equipos de ingeniería que ejecutan pipelines de evaluación de agentes que necesitan atribuir fallos correctamente para arreglar lo correcto, y donde la evaluación actual trata la memoria como una caja negra.
Casos de uso relacionados
Preguntas frecuentes
¿Integraciones del marco de evaluación?
¿Integraciones del marco de evaluación?
RAGAS, OpenAI Evals, LangSmith, personalizado — todos soportados.
¿Categorías de evaluación fundamentadas en memoria?
¿Categorías de evaluación fundamentadas en memoria?
Recuperación de recuerdo, precisión de recuperación, surfacing de conflictos, precisión de proveniencia.
¿Autoalojado?
¿Autoalojado?
Sí — el nivel empresarial se despliega en tu VPC.