AI Agent voor Patronus MCP
Een legacy-integratie uit het eerdere werk van Patronus AI op het gebied van LLM-evaluatie. Met de Patronus MCP Server konden FlowHunt AI-agents projecten initialiseren, enkele en batch-evaluaties uitvoeren en experimenten op datasets doen. De onderliggende Patronus evaluatie-API is buiten gebruik gesteld.
Patronus AI is een onderzoekslab dat trainingsdata en gesimuleerde omgevingen ontwikkelt voor frontier-AI. Het werk omvat reinforcement learning-omgevingen en digitale wereldmodellen voor agents die in software werken. Deze integratie weerspiegelt het eerdere werk van het bedrijf op het gebied van LLM-evaluatie. De Patronus evaluatie-API waarmee deze integratie verbinding maakt, is buiten gebruik gesteld, dus deze pagina blijft beschikbaar ter referentie.
Gestandaardiseerde LLM-Evaluatie
Initialiseer Patronus snel met je project- en API-gegevens om enkele of batch-evaluaties uit te voeren. Kies uit externe en aangepaste beoordelaars, definieer criteria en ontvang gedetailleerde, JSON-geformatteerde resultaten voor elke test. Perfect om LLM-prestaties op schaal te volgen en te optimaliseren.
- Enkele en Batch-Evaluaties:
- Voer eenmalige of multi-sample LLM-evaluaties uit met configureerbare beoordelaars en gedetailleerde output.
- Aanpasbare Criteria:
- Definieer en beheer evaluatiecriteria, inclusief ondersteuning voor actief leren en op maat gemaakte slaagcondities.
- Ondersteuning voor Externe en Aangepaste Beoordelaars:
- Gebruik ingebouwde externe beoordelaars of integreer je eigen aangepaste evaluatiefuncties.
- JSON-Output voor Resultaten:
- Alle testresultaten worden gestructureerd, eenvoudig te parsen in JSON weergegeven voor naadloze integratie in je workflow.
LLM-Experimentatie op Schaal
Voer experimenten uit op datasets met zowel externe als aangepaste beoordelaars. Automatiseer vergelijking, scoring en uitleg voor elk experiment. Resultaten worden gegroepeerd op beoordelaarsfamilie voor eenvoudige analyse en het volgen van modelverbeteringen in de tijd.
- Experimenteer met Datasets:
- Test LLM-uitvoer over volledige datasets, volg prestaties en aangepaste statistieken.
- Beoordelaarsfamilie-Groepering:
- Bekijk resultaten gegroepeerd per beoordelaarsfamilie, waardoor inzichten en modelvergelijkingen eenvoudig zijn.
- Geautomatiseerde Score & Uitleg:
- Ontvang automatische scores, geslaagd/afgekeurd status en uitleg bij elk experiment.
Aangepaste Evaluatie & Criteria Management
Maak gebruik van geavanceerde API-endpoints om aangepaste evaluatiefuncties, criteria en adapters te creëren. Lijst alle beschikbare beoordelaars op, definieer nieuwe slaagcondities en gebruik het MCP-protocol voor naadloze testautomatisering en resourcebeheer.
- Creëer Aangepaste Beoordelaars:
- Implementeer, registreer en test eenvoudig aangepaste beoordelaarsfuncties met de Patronus SDK.
- Lijst & Beheer Beoordelaars:
- Krijg een volledig overzicht van alle beschikbare beoordelaars en hun criteria voor robuuste LLM QA.
- MCP Protocol Ondersteuning:
- Verbind en automatiseer modelbeoordelingen en experimenten naadloos via het Model Context Protocol.
MCP INTEGRATIE
Beschikbare Patronus MCP Integratietools
De volgende tools zijn beschikbaar als onderdeel van de Patronus MCP-integratie:
- initialize
Initialiseer Patronus met je API-sleutel en projectinstellingen om evaluaties en experimenten voor te bereiden.
- evaluate
Voer een enkele evaluatie uit op een modeloutput met configureerbare beoordelaars en criteria.
- batch_evaluate
Voer batch-evaluaties uit op meerdere outputs of met meerdere beoordelaars voor een uitgebreidere analyse.
- run_experiment
Start experimenten met datasets, met ondersteuning voor zowel externe als aangepaste beoordelaars voor geavanceerd testen.
- list_evaluator_info
Haal gedetailleerde informatie op over alle beschikbare beoordelaars en hun ondersteunde criteria.
- create_criteria
Definieer en voeg nieuwe beoordelaarscriteria toe om het evaluatiegedrag aan te passen.
- custom_evaluate
Evalueer outputs met aangepaste beoordelaarsfuncties voor gespecialiseerde of door de gebruiker gedefinieerde logica.
Optimaliseer en Evalueer LLM-Systemen met Patronus MCP Server
Ervaar naadloze LLM-evaluatie, optimalisatie en experimentatie. Boek een live demo of probeer FlowHunt gratis om Patronus MCP Server in actie te zien.
Wat is Patronus AI
Patronus AI is een onderzoekslab dat trainingsdata en gesimuleerde omgevingen ontwikkelt voor frontier-AI. Het werk omvat reinforcement learning-omgevingen en digitale wereldmodellen voor agents die in software werken. Het bedrijf is in 2023 opgericht door Anand Kannappan en Rebecca Qian. De Patronus MCP-integratie op deze pagina weerspiegelt het eerdere werk van het bedrijf op het gebied van LLM-evaluatie. De evaluatie-API waarop de integratie steunde, is inmiddels buiten gebruik gesteld.
Focusgebieden
Waar Patronus AI vandaag aan werkt
Patronus AI omschrijft zichzelf als een gedragsonderzoekslab voor AI. Het bouwt werelden die modellen kunnen verkennen en onderzoekt wat ze daar doen en waarom.
- Trainingsdata voor frontier-AI
- Ontwikkeling van trainingsdata voor frontier-AI-modellen.
- Reinforcement learning-omgevingen
- Bouw van gesimuleerde omgevingen om AI te trainen met reinforcement learning.
- Digitale wereldmodellen
- Gesimuleerde replica's van websites en interne bedrijfssystemen waarin AI-agents taken oefenen en leren via reinforcement learning.
- Gedragsonderzoek
- Onderzoek naar waar AI-modellen falen en hoe ze verbeterd kunnen worden.
- Eerder werk op het gebied van LLM-evaluatie
- De Patronus MCP-integratie komt voort uit het eerdere werk van het bedrijf op het gebied van LLM-evaluatie. De evaluatie-API is buiten gebruik gesteld.
Status van de integratie
De Patronus MCP Server was gebouwd op de Patronus evaluatie-API, die buiten gebruik is gesteld. De tools op deze pagina blijven beschikbaar ter referentie en maken geen verbinding meer met een actieve dienst. Bekijk de website van het bedrijf voor het huidige werk van Patronus AI.