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Kayba s’adresse aux équipes qui développent des agents d’IA et doivent diagnostiquer et réduire les défaillances récurrentes. La plateforme se connecte à des sources de traces et d’erreurs comme Sentry, PostHog et OpenTelemetry, puis combine les traces d’exécution, les rapports d’erreurs et le code des agents pour rejouer les exécutions ayant échoué, repérer l’étape défaillante et proposer une correction du code. Chaque proposition inclut le contexte de la défaillance et un score de confiance, puis est envoyée sous forme de pull request et de message Slack pour examen. Les équipes peuvent discuter d’une correction proposée avec Kayba, la fusionner, demander une nouvelle version ou apporter leurs propres modifications. Une fois la correction déployée, Kayba l’évalue à l’aide de tests fondés sur des schémas de défaillance réels, suit les résultats dans le temps et signale les régressions, aidant ainsi les développeurs à vérifier si les changements rendent réellement leurs agents plus fiables.
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