Agent IA pour Patronus MCP
Une intégration historique issue des travaux antérieurs de Patronus AI en matière d’évaluation des LLM. Le serveur Patronus MCP permettait aux agents IA de FlowHunt d’initialiser des projets, de lancer des évaluations simples ou par lots et de mener des expériences sur des jeux de données. L’API d’évaluation de Patronus sur laquelle il reposait a été retirée.
Patronus AI est un laboratoire de recherche qui développe des données d’entraînement et des environnements simulés pour l’IA de pointe. Ses travaux couvrent des environnements d’apprentissage par renforcement et des modèles du monde numériques pour des agents opérant dans des logiciels. Cette intégration reflète les travaux antérieurs de l’entreprise en matière d’évaluation des LLM. L’API d’évaluation de Patronus à laquelle elle se connecte a été retirée ; cette page est donc conservée à titre de référence.
Évaluation LLM standardisée
Initialisez rapidement Patronus avec votre projet et vos identifiants API pour lancer des évaluations uniques ou en lot. Choisissez parmi des évaluateurs distants et personnalisés, définissez les critères et obtenez des résultats détaillés au format JSON pour chaque test. Idéal pour suivre et optimiser la performance LLM à grande échelle.
- Évaluations uniques et en lot:
- Lancez des évaluations LLM ponctuelles ou multi-échantillons avec des évaluateurs configurables et des résultats détaillés.
- Critères personnalisables:
- Définissez et gérez les critères d’évaluation, avec prise en charge de l’apprentissage actif et de conditions de réussite adaptées.
- Support des évaluateurs distants et personnalisés:
- Utilisez les évaluateurs distants intégrés ou intégrez vos propres fonctions d’évaluation personnalisées.
- Résultats au format JSON:
- Tous les résultats de tests sont produits au format JSON structuré, facile à analyser et à intégrer dans votre workflow.
Expérimentation LLM à grande échelle
Lancez des expériences sur des jeux de données avec des évaluateurs distants et personnalisés. Automatisez la comparaison, le scoring et l’explication pour chaque expérience. Les résultats sont regroupés par famille d’évaluateurs pour simplifier l’analyse et le suivi des améliorations modèles dans le temps.
- Lancement d’expériences sur jeux de données:
- Testez les sorties LLM sur des jeux de données entiers, en suivant la performance et des métriques personnalisées.
- Regroupement par famille d’évaluateurs:
- Visualisez les résultats regroupés par famille d’évaluateurs pour faciliter les comparaisons et l’analyse des modèles.
- Scoring & explications automatisés:
- Recevez un scoring automatisé, un statut réussite/échec et des explications pour chaque expérience.
Évaluation personnalisée & gestion des critères
Exploitez des endpoints API avancés pour créer des fonctions d’évaluation, des critères et des adaptateurs personnalisés. Listez tous les évaluateurs disponibles, définissez de nouvelles conditions de réussite et utilisez le protocole MCP pour automatiser les tests et gérer les ressources.
- Créer des évaluateurs personnalisés:
- Implémentez, enregistrez et testez facilement vos fonctions d’évaluation personnalisées avec le SDK Patronus.
- Lister & gérer les évaluateurs:
- Obtenez une vue d’ensemble complète de tous les évaluateurs disponibles et de leurs critères pour une QA LLM robuste.
- Support du protocole MCP:
- Connectez et automatisez sans effort les évaluations et expériences modèles grâce au Model Context Protocol.
INTÉGRATION MCP
Outils disponibles pour l’intégration Patronus MCP
Les outils suivants sont disponibles dans le cadre de l’intégration Patronus MCP :
- initialize
Initialisez Patronus avec votre clé API et les paramètres projet pour préparer les évaluations et expériences.
- evaluate
Lancez une évaluation unique sur la sortie d’un modèle avec des évaluateurs et critères configurables.
- batch_evaluate
Effectuez des évaluations en lot sur plusieurs sorties ou avec plusieurs évaluateurs pour une analyse complète.
- run_experiment
Lancez des expériences avec des jeux de données, supportant évaluateurs distants et personnalisés pour des tests avancés.
- list_evaluator_info
Récupérez des informations détaillées sur tous les évaluateurs disponibles et leurs critères pris en charge.
- create_criteria
Définissez et ajoutez de nouveaux critères d’évaluateur pour personnaliser le comportement d’évaluation.
- custom_evaluate
Évaluez des sorties en utilisant des fonctions d’évaluateur personnalisées pour des logiques spécialisées ou définies par l’utilisateur.
Optimisez et évaluez vos systèmes LLM avec le serveur Patronus MCP
Découvrez une évaluation, optimisation et expérimentation LLM sans couture. Planifiez une démo en direct ou essayez FlowHunt gratuitement pour voir le serveur Patronus MCP en action.
Qu’est-ce que Patronus AI
Patronus AI est un laboratoire de recherche qui développe des données d'entraînement et des environnements simulés pour l'IA de pointe. Ses travaux couvrent des environnements d'apprentissage par renforcement et des modèles du monde numériques pour des agents opérant dans des logiciels. L'entreprise a été fondée en 2023 par Anand Kannappan et Rebecca Qian. L'intégration Patronus MCP présentée sur cette page reflète les travaux antérieurs de l'entreprise en matière d'évaluation des LLM. L'API d'évaluation sur laquelle reposait l'intégration a depuis été retirée.
Domaines d'activité
Sur quoi Patronus AI travaille aujourd'hui
Patronus AI se décrit comme un laboratoire de recherche comportementale pour l'IA. L'entreprise construit des mondes que les modèles peuvent explorer et étudie ce qu'ils y font et pourquoi.
- Données d'entraînement pour l'IA de pointe
- Développement de données d'entraînement pour les modèles d'IA de pointe.
- Environnements d'apprentissage par renforcement
- Création d'environnements simulés pour entraîner l'IA par apprentissage par renforcement.
- Modèles du monde numériques
- Des répliques simulées de sites web et de systèmes internes d'entreprise où des agents IA s'entraînent à des tâches et apprennent par apprentissage par renforcement.
- Recherche comportementale
- Étudier où les modèles d'IA échouent et comment les améliorer.
- Travaux antérieurs en évaluation des LLM
- L'intégration Patronus MCP est issue des travaux antérieurs de l'entreprise en matière d'évaluation des LLM. Son API d'évaluation a été retirée.
Statut de l'intégration
Le serveur Patronus MCP reposait sur l'API d'évaluation de Patronus, qui a été retirée. Les outils listés sur cette page sont conservés à titre de référence et ne se connectent plus à un service actif. Pour découvrir les travaux actuels de Patronus AI, consultez le site web de l'entreprise.