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Papaya analiza los rastros de agentes de IA para detectar problemas de calidad, latencia, confiabilidad y costo, y propone mejoras basadas en datos que pueden implementarse mediante solicitudes de cambio.

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Papaya es una plataforma de optimización del flujo de trabajo y observabilidad de agentes de IA que analiza los rastros de producción para identificar problemas que afectan la calidad, la latencia, la confiabilidad y el costo. Examina las indicaciones, el contexto, la memoria, la recuperación, el uso de herramientas, el enrutamiento de modelos y los resultados del flujo de trabajo en aplicaciones LLM y sistemas de agentes.

Utilizando el SDK de Papaya, una integración de observabilidad o conjuntos de datos importados, los equipos pueden conectar datos de producción y recibir recomendaciones clasificadas basadas en evidencia. Papaya detecta patrones recurrentes en las ejecuciones, identifica problemas como exceso de contexto, uso indebido de herramientas, bucles de reintento, problemas de avisos e ineficiencias del modelo, y estima el impacto potencial de cada mejora.

La plataforma incluye monitoreo del flujo de trabajo en vivo, alertas de desviación de calidad, un juez de evaluación LLM interactivo y análisis automatizado basado en datos de seguimiento y señales de clientes. Las recomendaciones incluyen evidencia de respaldo, ejecuciones afectadas, estimaciones de riesgo y confianza, y efectos esperados sobre la calidad, la latencia y el costo. Los equipos pueden revisar los cambios sugeridos, recibir notificaciones a través de Slack e implementar correcciones aprobadas a través de su flujo de trabajo de desarrollo existente.

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