Alternativer - Scorecard
Scorecard lar deg bygge, teste, evaluere og forbedre LLM-baserte AI‑agenter for virksomheter, og distribuere oppdaterte agenter med forutsigbar atferd.
Ser du etter apper som Scorecard? Utforsk lignende apper og alternativer, rangert etter funksjoner, kategorier og bruksområder.

Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio lar deg lage, distribuere og administrere tilpassede AI‑agenter som automatiserer oppgaver, kobler til bedriftsdata og integreres med Microsoft 365.

Hatz AI
Hatz AI tilbyr en sikker, flerbruker-plattform for å bygge, tilpasse og drifte AI‑agenter og apper, med integrasjoner, filarkiv, analyser og eksportmuligheter.

Agenta
Agenta er en åpen kildekode-plattform for utvikling, overvåking og evaluering av LLM-applikasjoner, med samarbeid, versjonering, A/B-testing og observasjon.

Confident AI
Selvsikker AI er en plattform for evaluering, testing og overvåking av store språkmodeller (LLM), bygget på DeepEval-rammeverket.

Fiddler
Fiddler er en plattform for å overvåke, forklare og sikre AI-modeller og LLM-apper i utvikling og produksjon.

Utopia
Bygg og kjør AI-agenter for virksomheten: integrer data, sett mål og bruk dem til kundestøtte, kvalifisering av leads og gjenoppretting av handlekurver. Selvbetjent og lett å iterere.

Libretto
Libretto overvåker og tester AI-systemer kontinuerlig, gir sanntidsvarsler og rapporter om ytelse, feil og forbedringsforslag.

Evalgent
Evalgent er en plattform for å teste og evaluere stemme-AI før utrulling, slik at team kan måle ytelse, oppdage feil og vurdere om agenten er klar for produksjon.

Syrin AI
Syrin AI overvåker AI-agenter i produksjon, oppdager feil og avvik i sanntid, og lar team endre konfigurasjon uten ny utrulling.

Polarity
Polarity tester, overvåker og feilsøker AI-agenter i produksjon ved å evaluere kjøringer, oppdage feil mønstre og forbedre pålitelighet over tid.

Swarmcheck
Swarmcheck brukes til å teste, overvåke og forbedre AI-funksjoner ved å vurdere AI-atferd i ikke-deterministiske systemer.

Papaya
Papaya analyserer produksjonsspor fra AI-agenter, avdekker problemer i kontekst, verktøy og modeller, og foreslår forbedringer for kvalitet, ventetid og kostnader.