Iepriekšējā cīņa · 2026-07-24 UTC
Observability Sadursme — 2026. gada 24. jūlijs
No Observability kategorijas. 21 atzīmes izvietotas starp 9 cīnītājiem. Coval (YC S24) izcīnīja kroni.
Gala rezultāti
Sastāvs
Cīnītāji
Katra rīka profili, kas piedalījās šajā cīņā, sarindoti pēc to gala rezultāta.

Coval (YC S24)
Simulācijas un novērtēšanas platforma AI balss un tērzēšanas aģentu pārbaudei lielā mērogā.

Coval ir izstrādātāju platforma, kas izstrādāta, lai simulētu, pārbaudītu un novērtētu AI aģentus pirms tie nonāk ražošanā. Tā ļauj komandām palaist tūkstošiem sintētisku sarunu pret saviem balss vai tērzēšanas aģentiem, mērot kā tie apstrādā robežgadījumus, pārtrauces, rīku izsaukumus un daudzpakāpju dialogu. Atbalstīta ar Y Combinator (S24), Coval pozicionē sevi kā 'pašbraucošu automašīnu pieeju' aģentu uzticamībai, piemērojot stingru simulāciju pārbaudi sarunu AI. Inženieri var definēt scenārijus, atkārtot ražošanas trafiku, novērtēt rezultātus pret pielāgotām metrikām un izsekot regresijām pāri aģentu versijām. Platforma mērķtiecīgi ir izstrādāta komandām, kas izsūta klientu priekšējās saskarnes aģentus atbalstam, pārdošanai un darbībai, kur uzticamība un konsekvence ir kritiskas izvietošanai.
Kritēriju sadalījums
- Lielmēroga sarunu simulācija
- Balss aģentu pārbaude ar reālistisku dialogu
- Pielāgotas novērtēšanas metrikas un vērtēšana
- Regresijas izsekošana pāri aģentu versijām
- Scenāriju un robežgadījumu ģenerēšana
- Ražošanas trafika atkārtošana

Fiddler AI
AI observabilitātes un drošības platforma ML un LLM lietojumprogrammu uzraudzībai, skaidrošanai un pārvaldībai

Fiddler AI ir pakalpojums, kas palīdz organizācijām monitorēt, analizēt un aizsargāt neuronu mašīnu modeļus un generatīvo AI lietojumus izvietotā vietā. Tas nodod ieskatu modeļa darbības sīkumu, datiem pārnesumu, diskriminācijas un kvalitātes sāpes, kā arī piedāvā aizsardzību pretrunām, kas ir sūtītas tieši LLMs, tādu kā vajāšana, aicinājumu ievade, un nepilnīgas datu izdevuma. Sagatavots ML inženieriem, dati zinātniekam un riska un kontrolu komandām, Fiddler kombinē patiesību, reālo monitoringu, un barjeras vienlaicīgā darbības procesā. Tā integrējas ar parasta ML saskaņotu ietilpību un nolūkļaudējos vidi, palīdzot organizācijām iedarbosies atbildīgas AI praksē skalu.
Kritēriju sadalījums
- Modeļu veiktspējas un kustības uzraudzība
- LLM hallucināciju un drošības noteikšana
- Prompt injekcijas un jailbreak aizsardzība
- Skaitāma AI un sakņu cēlu analīze
- Neobjektivitātes un taisnīguma izvērtēšana
- Instrumentu paneli un brīdinājumi ražošanas AI

Future AGI
Platforma, kas uzlabo mākslīgā intelekta precizitāti, izmantojot pilnvērtīgas novērtēšanas un optimizācijas rīkus.

Future AGI ir platforms, kas pali atbilstības precizitāti ar pilnīgu novērtējumu un optimizācijas instrumentiem. Tā nodrošina lietotājiem būtību, kur izveidot pašlabiekājīgas agentes, noteikt, ko tie ierauga kā problēmu, un zināt pārīžu. Platforms piedāvā dažādu atslēgu: agentu novērtēšanu, optimizāciju un virtuālās diskusijas simulēšanu. Lietotāji var izveidot un pārvaldīt scenārijus, un platforms piedāvā analītiku un optimizācijas iekārtas, lai uzlabotu agentu lietderību. Future AGI tiek rakstīts kā kļūdinoi, kas paredzēts daudzpusējiem lietotājiem, kuri vēlas izmantot cilnis apriņķa spēja bīdās vai cilnis apriņķa palīgiem. Tas ļauj lietotājiem simulēt konversācijas, vērtēt un optmēt cilnis apriņķa izpratni, kā arī integrēt zināšanu bāzes. Apkārtnei kā redzams, ir tools developers kļūdtam sāt un precizēt cilnis apriņķa palīgus, nevis parējo interfaces. platforms iepriekš lietošanas rezultātiem piedāvā iespējas agenta novērtēšanai, simulētam konversācijām un scenāriju pārvaldei. Tas ļauj lietotājiem rediģēt un pārvaldīt atsauksmes, pievienot izgūšanas stāstus par zināšanu bāziem, un integrēt ar pasaulē esošajām atsauksmēm, lai apstrādātu sarežģītus situācijas. Tomēr Future AGI piešķir vērtīgas funkcijas AI attīstībai un optimizācijai, arī tas paredz to lielākai robeža. Piemēram, tas ir stiprināts uz vispārīgu zināšanu, un iespējams, ka ir nepieciešamas papildu darbības komplēksākajiem scenārijiem. Papildus, platformas atkarība no simulētajiem konversācijām var ierobežot to iespēju apgūt reālo pasauli neskaidras faktoru. Future AGI skaidri sniedz tikai vienādus iespējas attīstībai un optimizācijai, izstrādājot ASV sistēmas. Tā pilna vērtēšanas un optimizācijas līdzekļi nodrošina tajā redzamu resursu izstrādātājiem, kas vēlas paplašīt saviem ASV agentei. Tomēr varētu būt nepieciešama papildu izstrāde vai integrācija, lai šajā gadījumā apspriežīgi izvairītos no daudzkompleksas skatu apstākļu un realitātes neskaidrībās situācijām.
Kritēriju sadalījums
- Agentu novērtēšana un reitēšana
- Simulētas sarunas un scenāriju pārvaldība
- Zināšanu bāzes integrācija un atgūšana
- Globālo piezīmju apstrāde sarežģītām situācijām
- Analītikas un optimizācijas rīki


AI2AI projekta mājaslapā lietotāji var novērot reāllaika sarunas starp diviem AI ziedniekiem. Lai uzsāktu mijiedarbību, lietotājiem ir jāizveido divi entītijumi, piešķirot tiem promptu, kontekstu, balss un dzimumu, un jāizvēlas valodas modelis. Mijiedarbība var tikt uzsākta, saglabāta un kopīgota ar citiem lietotājiem vietnē. Piemēri ir pieejami, demonstrējot dažādus scenārijus, piemēram, iecīcību, dusmas, iztēli un pārdošanas piedāvājumus. Jauni lietotājiem jāreģistrējas un jāsaņem $1 kredīts platformas izpētei. Cenas balstās uz minūtes cenu, sākot no 1 cēntu minūtei.
Kritēriju sadalījums
- Reāllaika AI uz AI dialoga skatīšana
- Divas atšķirīgas AI entītijas sarunā
- Novērojošs, beziesi lietotāja pieredze
- Parādīt emergējošu AI uzvedību
- Pieejama pārlūkā balstīta interfeisa

Arize AI
Platforma ar vienības redzamību un LLM vērtēšanas funkcionalitāti, kas palīdz AI attīstītājiem un dati zinātājiem monitorēt, uzlabot un uzlabot LLM pakalpojumu izdevumus dažādās sastādīšanas stadijās.

Arize AI ir kompleksas observability un LLM (viegliema valodu modelu) vērtēšanas platforma. Tas palīdz kiberinteligencijas attīstītājiem un datu zinātniekiem monitorēt, novērst problēmas un palielināt to kiberinteligencijas modelu darbības efektīvumu. Platformas funkcionalitāte ir pierāda problēms un piedāvā risinājumus, palīdzot lietotājiem labot savu modelu precizitāti un reliabilitāti. Arize AI ir projektu kiberinteligencijas attīstītājiem un datu zinātniekiem, kuri vēlas palielināt savu modelu darbības efektīvumu. Platfromas spējas ietver monitorēšanu un problēmu novēršanu, atļaujot lietotājiem tikai brīžīgi identificēt un risināt problēmas. Arize AI arī piedāvā iespējas vērtēt un palielināt modela darbības efektīvumu, atļaujot lietotājiem attīstīt savus modelus laika gaitā. Izmantojot Arize AI, lietotāji var nodrošināt, ka tās kiberinteligencijas modeli darbojas optimētu veidu, kas ir nepieciešams labākiem norādiem un rezultātiem. Platforms koncentrācijā uz observability un vērtēšanu to atdala no citiem kiberinteligencijas attīstības instrumentiem, padarot to par vērtīgu resursu personām, kas strādā ar lielo valodu modeliem un citām kompleksajām AI sistēmām.
Kritēriju sadalījums
- Virtuālās risības uzvedības monitorings
- Noteikto problēmu novērošana un izšķirošana
- Paskaidrotais risību sagatavošana
- Modela izpratnes novērošana
- LMM risību novērošana un optimizācija

Edwin AI
AI asistents IT operācijām, kas paātrina incidentu atklāšanu, triage un atrisināšanu.

Edwin AI ir AI asistents IT operācijām, kas paredzēts, lai paātrinātu incidentu atklāšanu, triage un atrisināšanu. Tas nodrošina centralizētu platformu IT komandām incidentu izmeklēšanai, to ietekmes saprašāšanai, labošanas meklēšanai vai ģenerēšanai, un to piemērošanai visās esošajās rīkos, bez vajadzības pārslēgties starp sistēmām. Edwin AI korelas alertus, identificē pamata iemeslus un automātiski sāk atlīdzināšanu, sākot no pirmā brīdinājuma līdz pārbaudītam izdevam. Tas izmanto vēsturiskos modeļus un novērošanas datus, lai prognozētu un novērstu izslēgšanas. Šis rīks integrējas ar vairāk kā 3 000 rīkiem, tostarp novērošanas, APM, drošības un CMDB jomās, nodrošinot reāllaika, darbības informāciju un novēršot silo struktūru. Forrester pētījums atklāja, ka Edwin AI sniedza 313% atdevi (ROI) kompozītai organizācijai, ar atdeves periodu 6 mēneši vai mazāk.
Kritēriju sadalījums
- Alertu korelācija un trokšņa samazināšana
- AI vadītās pamata iemeslu ieteikumi
- Dabas valodas incidentu kopsavilkumi
- Integrācijas ar ITSM un novērošanas platformām
- Automatizēti triage darba plūsmas
- Zināšanu bagātināšana no iepriekšējiem incidentiem

FoundryAI
Izveidojiet, novērtējiet un uzlabojiet AI agentus uzņēmējdarbības automatizācijai

FoundryAI ir attīstības platforma, kas paredzēta tiešu biznesa procesu vadībai, izmantojot AI agentus. Tajā kombinēti līdzekļi agenta dizainam, testēšanai un nepārtrauktu uzlabojumu mehānismu, lai komandas varu pārcelties no prototipa līdz produkcijai bez sadalīšanas kārtas dažādām sistēmām. Platforma piešķirība ir priekšroka, nododot būvējiem iespējas pārbaudīt agentu risinājumu darbību atbilstoši definētiem uzdevumiem un sagatavot tos laika gaitā. Tas padara platformu piemērotu organizācijām, kas automātizē klientu atbalstu, interņu darbību vai atkārtotu zinību darbu, kurā noturība ir nozīmīga. FoundryAI paredž no profesionāliem komandām, kurām ir nepieciešama iepirkšanās kontroles funkcionalitāte, kas ir pieejama no koda, bet vēlama tiktu ātrāka iterācijas periods, izpētesa, nekā tas sākotnēji ir pielāgotam no paša pacīnām.
Kritēriju sadalījums
- Agentu izveides vide
- Novērtēšanas un testēšanas rīki
- Veiktspējas uzraudzība
- Darba plūsmu automatizācijas atbalsts
- Iteratīvās uzlabošanas cikli
- Integrācija ar uzņēmējdarbības sistēmām
Helicone AI
Visiens observācijas platforma, lai uzraudzītu, atkļūdotu un uzlabotu ražošanas LLM lietojumprogrammas.
Helicone AI ir izstrādātāju orientēta observācijas platforma, kas speciāli izveidota lietojumprogrammām, kas darbojas ar lieliem valodu modeļiem. Tā ieraksta pieprasījumus, atbildes, izmaksas un aizkavējumus visā tīklā, sniedzot inženieru komandām vienotu skatījumu par to, kā viņu LLM funkcijas darbojas ražošanā. Papildus žurnālu izveidei, Helicone piedāvā rīkus, lai atkļūdotu promptus, izsekotu vairāku soļu agenta darba plūsmu, veiktu vērtējumus un izsekotu lietotāju līmeņa lietošanas datus. Komandas var identificēt regresijas, kontrolēt izdevumus un uzlabot promptus ar datiem, nevis uzminējumiem. Platforma integrējas ar populāriem modeļa piegādātājiem un ietvariem, izmantojot vieglu proksi vai asinhronu loggingu, padarot vienkāršu pievienošanu esošajiem stackiem bez lielām koda izmaiņām.
Kritēriju sadalījums
- Pieprasījuma un atbildes žurnālu
- Izmaksu un tokenu lietošanas izsekošana
- Prompt pārvaldība un versiju kontrole
- Agenta un sesiju izsekošana
- Pielāgoti vērtējumi un informācijas paneļi
- Lietotāju un rate-limit analītika

llm scout
Sekojiet, kā jūsu zīmols parādās ChatGPT, Claude, Perplexity un Google AI pārskatos.

LLM Scout ir zīmola uzraudzības rīks, izstrādāts ģeneratīvās meklēšanas ēras. Tas seko, kā jūsu uzņēmums, produkti un konkurenti tiek minēti galvenajos AI asistenta un atbildēšanas dzinējumos, sniedzot mārketinga un SEO komandām pārredzamību kanālā, ko tradicionālie analītikas rīki atstāj nepamanītus. Platforma regulāri izpilda uzdevumus pret sistēmām, piemēram, ChatGPT, Claude, Perplexity un Google AI pārskatiem, pēc tam sniedz pārskatus par balsu daļu, sajūtu, citēšanas avotiem un izmaiņām laika gaitā. Komandas var izmantot šos ieskatus, lai uzlabotu saturu, identificētu trūkumus, kur konkurenti tiek ieteikti, un novērtētu optimizācijas pasākumu ietekmi uz lielajiem valodas modeļiem.
Kritēriju sadalījums
- Zīmola un konkurentu minēšanas izsekošana
- Uzraudzība pāri ChatGPT, Claude, Perplexity un AI pārskatiem
- Sajūtas un balsu daļas analīze
- Citēšanas un avotu redzamība
- Pielāgotā pieprasījuma izsekošana
- Vēsturiskās tendences pārskats







