Patronus MCP 的 AI 智能体
将强大的 LLM 系统优化、评估与实验集成到 Patronus MCP 服务器。本集成提供标准化界面，可初始化项目、运行单次与批量评估，并在您的数据集上开展实验。通过自定义评测器与评估标准，简化 AI 流程，提升模型质量。
标准化 LLM 评估
快速使用项目信息和 API 凭据初始化 Patronus，支持单次或批量评估。可选择远程或自定义评测器，灵活定义评估标准，每次测试均可获得详细、结构化的 JSON 结果。非常适合大规模跟踪与优化 LLM 性能。
- 单次与批量评估.
- 通过可配置评测器与详细输出，支持一次性或多样本 LLM 评估。
- 自定义评估标准.
- 定义并管理评估标准，支持主动学习和自定义通过条件。
- 远程与自定义评测器支持.
- 可使用内置远程评测器，或集成您自己的自定义评估函数。
- 结构化 JSON 结果输出.
- 所有测试结果均以结构化、易解析的 JSON 格式输出，便于集成到您的工作流。
大规模 LLM 实验
在数据集上使用远程和自定义评测器运行实验。自动完成每个实验的对比、评分与解释。结果按评测器家族分组，便于分析和持续跟踪模型改进。
- 运行数据集实验.
- 在整个数据集上测试 LLM 输出，跟踪性能与自定义指标。
- 评测器家族分组.
- 结果按评测器家族分组，便于洞察和模型对比。
- 自动评分与解释.
- 每个实验均可自动获得评分、通过/未通过状态及详细解释。
自定义评估与标准管理
利用高级 API 接口创建自定义评估函数、标准和适配器。可列出所有可用评测器，定义新通过条件，并使用 MCP 协议无缝实现测试自动化和资源管理。
- 创建自定义评测器.
- 通过 Patronus SDK，轻松实现、注册和测试自定义评测函数。
- 列出与管理评测器.
- 全面掌握所有可用评测器及其评估标准，保障 LLM 质检。
- 支持 MCP 协议.
- 通过模型上下文协议（MCP），无缝连接与自动化模型评估和实验。
MCP 集成
可用的 Patronus MCP 集成工具
以下工具作为 Patronus MCP 集成的一部分提供：
- initialize
使用 API 密钥和项目设置初始化 Patronus，准备评估与实验。
- evaluate
通过可配置评测器和标准，对模型输出进行单次评估。
- batch_evaluate
对多个输出或多个评测器进行批量评估，实现全面分析。
- run_experiment
基于数据集启动实验，支持远程与自定义评测器，满足高级测试需求。
- list_evaluator_info
获取所有可用评测器及其支持标准的详细信息。
- create_criteria
定义并添加新的评测标准，自定义评估行为。
- custom_evaluate
使用自定义评测函数，对输出进行专业或用户自定义的评估。
通过 Patronus MCP 服务器优化与评估 LLM 系统
体验无缝的 LLM 评估、优化与实验流程。预约直播演示或免费试用 FlowHunt，亲身体验 Patronus MCP 服务器的强大功能。
什么是 Patronus AI
Patronus AI 是专注于 AI 系统自动化评估与安全的先进平台。公司提供一套经过研究验证的工具，帮助 AI 工程师优化并提升 AI 智能体与大语言模型（LLM）的性能。Patronus AI 提供业内领先的评估模型、自动化实验、持续日志记录、并行 LLM 基准测试，以及用于高强度模型评估的行业标准数据集。其平台受到全球领先企业的信赖，具备企业级安全性、灵活部署方式，并确保自动评估与人工评估的一致性。通过实现可扩展、实时的评估与优化，Patronus AI 让团队能够高效、安全地交付高质量、可靠的 AI 产品。
能力
Patronus AI 能做什么
借助 Patronus AI，用户可自动评估 AI 模型、监控线上故障、优化模型性能，并将系统与行业标准进行基准对比。平台提供强大工具，确保 AI 质量、安全与大规模可靠性。
- 自动 LLM 评估
- 利用业内先进评测器，实时检测 LLM 与智能体输出的幻觉、毒性、上下文质量等。
- 性能优化
- 通过实验测量、对比、优化 AI 产品在精选数据集上的表现。
- 持续监控
- 捕捉并分析来自生产系统的评估日志、解释和失败案例。
- LLM 与智能体基准测试
- 通过交互式仪表盘，对不同模型与智能体的表现进行并行对比与可视化。
- 行业定制测试
- 利用内置行业标准数据集与基准，满足金融、安全、PII 检测等特定场景需求。
什么是 Patronus AI
AI 智能体可通过 Patronus AI 的自动化评估与优化工具，确保输出高质量、可靠且安全。平台帮助智能体检测与防止幻觉，实时优化性能，并持续与行业标准进行基准对比，极大提升 AI 解决方案的可信度与效率。