Agente de IA para Patronus MCP
Una integración heredada del trabajo anterior de Patronus AI en la evaluación de LLM. El Servidor Patronus MCP permitía a los agentes de IA de FlowHunt inicializar proyectos, ejecutar evaluaciones únicas y por lotes, y realizar experimentos en conjuntos de datos. La API de evaluación de Patronus en la que se basaba ha sido retirada.
Patronus AI es un laboratorio de investigación que desarrolla datos de entrenamiento y entornos simulados para la IA de frontera. Su trabajo abarca entornos de aprendizaje por refuerzo y modelos digitales del mundo para agentes que operan en software. Esta integración refleja el trabajo anterior de la empresa en la evaluación de LLM. La API de evaluación de Patronus a la que se conecta ha sido retirada, por lo que esta página se mantiene como referencia.
Evaluación LLM estandarizada
Inicializa rápidamente Patronus con tu proyecto y credenciales de API para ejecutar evaluaciones únicas o por lotes. Elige entre evaluadores remotos y personalizados, define criterios y obtén resultados detallados en formato JSON para cada prueba. Perfecto para rastrear y optimizar el rendimiento LLM a escala.
- Evaluaciones únicas y por lotes:
- Ejecute evaluaciones únicas o de múltiples muestras de LLM con evaluadores configurables y salida detallada.
- Criterios personalizables:
- Defina y gestione criterios de evaluación, incluido el soporte para aprendizaje activo y condiciones de aprobación personalizadas.
- Soporte para evaluadores remotos y personalizados:
- Utilice evaluadores remotos integrados o integre sus propias funciones de evaluación personalizadas.
- Salida JSON para resultados:
- Todos los resultados de las pruebas se presentan en JSON estructurado y fácil de analizar para una integración fluida en su flujo de trabajo.
Experimentación LLM a escala
Ejecute experimentos en conjuntos de datos con evaluadores remotos y personalizados. Automatice la comparación, puntuación y explicación de cada experimento. Los resultados se agrupan por familia de evaluadores para facilitar el análisis y el seguimiento de mejoras del modelo a lo largo del tiempo.
- Ejecutar experimentos con conjuntos de datos:
- Pruebe salidas de LLM en conjuntos de datos completos, rastreando el rendimiento y métricas personalizadas.
- Agrupación por familia de evaluadores:
- Vea resultados agrupados por familia de evaluadores, haciendo que los análisis y comparaciones de modelos sean sencillos.
- Puntuación y explicaciones automatizadas:
- Reciba puntuaciones automatizadas, estado de aprobación y explicaciones para cada experimento.
Evaluación personalizada y gestión de criterios
Aproveche endpoints avanzados de API para crear funciones de evaluación, criterios y adaptadores personalizados. Liste todos los evaluadores disponibles, defina nuevas condiciones de aprobación y use el protocolo MCP para automatizar pruebas y gestionar recursos sin complicaciones.
- Crear evaluadores personalizados:
- Implemente, registre y pruebe fácilmente funciones de evaluador personalizadas con el SDK de Patronus.
- Listar y gestionar evaluadores:
- Obtenga una visión completa de todos los evaluadores disponibles y sus criterios para una QA robusta de LLM.
- Soporte para protocolo MCP:
- Conecte y automatice evaluaciones y experimentos de modelos sin complicaciones usando el Protocolo de Contexto de Modelo.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas disponibles para la integración Patronus MCP
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración con Patronus MCP:
- initialize
Inicializa Patronus con tu clave API y configuración de proyecto para preparar evaluaciones y experimentos.
- evaluate
Ejecuta una evaluación única sobre una salida de modelo utilizando evaluadores y criterios configurables.
- batch_evaluate
Realiza evaluaciones por lotes sobre múltiples salidas o con múltiples evaluadores para un análisis integral.
- run_experiment
Lanza experimentos con conjuntos de datos, soportando evaluadores remotos y personalizados para pruebas avanzadas.
- list_evaluator_info
Recupera información detallada sobre todos los evaluadores disponibles y sus criterios soportados.
- create_criteria
Define y añade nuevos criterios de evaluador para personalizar el comportamiento de evaluación.
- custom_evaluate
Evalúa salidas usando funciones de evaluador personalizadas para lógica especializada o definida por el usuario.
Optimiza y evalúa sistemas LLM con el Servidor Patronus MCP
Experimenta una evaluación, optimización y experimentación LLM sin complicaciones. Reserva una demo en vivo o prueba FlowHunt gratis para ver Patronus MCP Server en acción.
¿Qué es Patronus AI?
Patronus AI es un laboratorio de investigación que desarrolla datos de entrenamiento y entornos simulados para la IA de frontera. Su trabajo abarca entornos de aprendizaje por refuerzo y modelos digitales del mundo para agentes que operan en software. La empresa fue fundada en 2023 por Anand Kannappan y Rebecca Qian. La integración Patronus MCP de esta página refleja el trabajo anterior de la empresa en la evaluación de LLM. La API de evaluación en la que se basaba la integración ha sido retirada desde entonces.
Áreas de enfoque
En qué trabaja Patronus AI hoy
Patronus AI se describe a sí misma como un laboratorio de investigación del comportamiento de la IA. Construye mundos para que los modelos los exploren y estudia lo que hacen en ellos y por qué.
- Datos de entrenamiento para la IA de frontera
- Desarrollo de datos de entrenamiento para modelos de IA de frontera.
- Entornos de aprendizaje por refuerzo
- Creación de entornos simulados para entrenar IA con aprendizaje por refuerzo.
- Modelos digitales del mundo
- Réplicas simuladas de sitios web y sistemas internos de empresas donde los agentes de IA practican tareas y aprenden mediante aprendizaje por refuerzo.
- Investigación del comportamiento
- Estudio de dónde fallan los modelos de IA y cómo mejorarlos.
- Trabajo anterior en evaluación de LLM
- La integración Patronus MCP proviene del trabajo anterior de la empresa en la evaluación de LLM. Su API de evaluación ha sido retirada.
Estado de la integración
El Servidor Patronus MCP se construyó sobre la API de evaluación de Patronus, que ha sido retirada. Las herramientas listadas en esta página se mantienen como referencia y ya no se conectan a un servicio activo. Para conocer el trabajo actual de Patronus AI, visita el sitio web de la empresa.