Braintrust

Что такое Braintrust?

Braintrust — это платформа активной наблюдаемости для AI-агентов, позволяющая отслеживать трассировку, оценивать качество и выявлять паттерны поведения в продакшене. Решение ориентировано на инженерные и продуктовые команды, работающие с агентами, и требует интеграции через SDK или MCP для начала работы.

Какие особенности у Braintrust?

• Трассировка агентов

  Инспекция промптов, ответов и вызовов инструментов в реальном времени с поиском по миллионам логов.
• Оценка качества (Evals)

  Запуск экспериментов на реальных датасетах и сравнение промптов/моделей с оценкой через LLM, код или людей.
• Обнаружение паттернов (Patterns)

  Автоматическое выявление повторяющихся проблем и возможностей в производственных трассах.
• Loop Agent

  Инструмент на базе ИИ, который автоматически генерирует улучшенные промпты, скореры и датасеты по описанию цели оптимизации.
• Мониторинг производительности

  Отслеживание задержки, стоимости и качества работы агентов в режиме реального времени.
• Интеграция с IDE (MCP)

  Сервер Model Context Protocol позволяет запрашивать логи, запускать оценки и обновлять промпты напрямую из среды разработки.

Какие случаи использования Braintrust?

• Регрессионное тестирование

  Превращение производственных трасс в датасеты для создания тестов на основе реальных сбоев, а не синтетических примеров.
• Аннотация данных

  Создание пользовательских интерфейсов аннотации под специфические рабочие процессы без необходимости фронтенд-разработки.
• Отладка сложных систем

  Диагностика причин отказов агентов с помощью поиска по длинным промптам и ответам моделей в базе данных Brainstore.

Как использовать Braintrust?

1. Интеграция

   Подключение к системе через нативные SDK для Python, TypeScript, Go, Ruby, C# или настройка сервера MCP.
2. Сбор данных

   Запись первой трассы производства и импорт существующих логов агентов в платформу.
3. Настройка оценки

   Определение критериев «качества» и запуск экспериментов против выбранных датасетов.
4. Анализ результатов

   Использование функций Discover и Patterns для выявления аномалий и улучшения промптов.