Papaya 分析 AI 代理的生产运行数据，识别提示、上下文、工具调用和模型使用中的问题，并提供按影响排序的质量、延迟与成本优化建议，可通过代码变更实施。
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Papaya 是一个 AI 代理可观察性和工作流程优化平台，可分析生产轨迹以识别影响质量、延迟、可靠性和成本的问题。它检查 LLM 应用程序和代理系统的提示、上下文、内存、检索、工具使用、模型路由和工作流程结果。
使用 Papaya SDK、可观察性集成或导入的数据集，团队可以连接生产数据并接收排名的、基于证据的建议。 Papaya 检测运行中重复出现的模式，识别上下文膨胀、工具误用、重试循环、提示问题和模型效率低下等问题，并估计每项改进的潜在影响。
该平台包括实时工作流程监控、质量漂移警报、交互式法学硕士评估法官以及基于跟踪数据和客户信号的自动分析。建议包括支持证据、受影响的运行、风险和置信度估计以及对质量、延迟和成本的预期影响。团队可以查看建议的更改，通过 Slack 接收通知，并通过现有的开发工作流程实施批准的修复。
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