AI-agent för Patronus MCP
En äldre integration från Patronus AI:s tidigare arbete med utvärdering av LLM:er. Patronus MCP Server lät AI-agenter i FlowHunt initiera projekt, köra enstaka och batchutvärderingar samt köra experiment på dataset. Patronus utvärderings-API som den byggde på har avvecklats.
Patronus AI är ett forskningslabb som utvecklar träningsdata och simulerade miljöer för frontier-AI. Arbetet omfattar miljöer för förstärkningsinlärning och digitala världsmodeller för agenter som arbetar i programvara. Den här integrationen speglar företagets tidigare arbete med utvärdering av LLM:er. Patronus utvärderings-API som den ansluter till har avvecklats, så den här sidan finns kvar som referens.
Standardiserad LLM-utvärdering
Initiera snabbt Patronus med ditt projekt och API-uppgifter för att köra enstaka eller batchutvärderingar. Välj mellan fjärr- och anpassade utvärderare, definiera kriterier och få detaljerade, JSON-formaterade resultat för varje test. Perfekt för att följa upp och optimera LLM-prestanda i stor skala.
- Enstaka och batchutvärderingar:
- Kör enstaka eller flersample LLM-utvärderingar med konfigurerbara utvärderare och detaljerad output.
- Anpassningsbara kriterier:
- Definiera och hantera utvärderingskriterier, inklusive stöd för aktivt lärande och skräddarsydda godkännandekrav.
- Stöd för fjärr- och anpassade utvärderare:
- Använd inbyggda fjärrutvärderare eller integrera egna anpassade utvärderingsfunktioner.
- JSON-output för resultat:
- Alla testresultat ges i strukturerad, lättanalyserad JSON för smidig integration i ditt arbetsflöde.
LLM-experimentering i stor skala
Kör experiment på dataset med både fjärr- och anpassade utvärderare. Automatisera jämförelse, poängsättning och förklaring för varje experiment. Resultat grupperas efter utvärderarfamilj för enkel analys och spårning av modellförbättringar över tid.
- Kör dataseteexperiment:
- Testa LLM-utdata över hela dataset och följ upp prestanda och anpassade mätvärden.
- Gruppering av utvärderarfamiljer:
- Visa resultat grupperade efter utvärderarfamilj för tydliga insikter och modelljämförelser.
- Automatisk poängsättning & förklaringar:
- Få automatiska poäng, godkänd/underkänd-status och förklaringar för varje experiment.
Anpassad utvärdering & kriteriehantering
Utnyttja avancerade API-endpoints för att skapa anpassade utvärderingsfunktioner, kriterier och adaptrar. Lista alla tillgängliga utvärderare, definiera nya godkännandekrav och använd MCP-protokollet för sömlös testautomatisering och resursstyrning.
- Skapa anpassade utvärderare:
- Implementera, registrera och testa egna utvärderingsfunktioner smidigt med Patronus SDK.
- Lista & hantera utvärderare:
- Få en överblick över alla tillgängliga utvärderare och deras kriterier för robust LLM QA.
- Stöd för MCP-protokoll:
- Koppla samman och automatisera modellevalueringar och experiment genom Model Context Protocol.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Patronus MCP-integrationverktyg
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Patronus MCP-integrationen:
- initialize
Initiera Patronus med din API-nyckel och projektinställningar för att förbereda utvärderingar och experiment.
- evaluate
Kör en enstaka utvärdering på en modellutdata med konfigurerbara utvärderare och kriterier.
- batch_evaluate
Utför batchutvärderingar på flera utdata eller med flera utvärderare för omfattande analys.
- run_experiment
Starta experiment med dataset och stöd för både fjärr- och anpassade utvärderare för avancerad testning.
- list_evaluator_info
Hämta detaljerad information om alla tillgängliga utvärderare och deras stödda kriterier.
- create_criteria
Definiera och lägg till nya utvärderingskriterier för att anpassa utvärderingsbeteendet.
- custom_evaluate
Utvärdera utdata med anpassade utvärderingsfunktioner för specialiserad eller användardefinierad logik.
Optimera och utvärdera LLM-system med Patronus MCP Server
Upplev sömlös LLM-utvärdering, optimering och experimentering. Boka en live-demo eller prova FlowHunt gratis för att se Patronus MCP Server i aktion.
Vad är Patronus AI
Patronus AI är ett forskningslabb som utvecklar träningsdata och simulerade miljöer för frontier-AI. Arbetet omfattar miljöer för förstärkningsinlärning och digitala världsmodeller för agenter som arbetar i programvara. Företaget grundades 2023 av Anand Kannappan och Rebecca Qian. Patronus MCP-integrationen på den här sidan speglar företagets tidigare arbete med utvärdering av LLM:er. Utvärderings-API:t som integrationen byggde på har sedan dess avvecklats.
Fokusområden
Vad Patronus AI arbetar med i dag
Patronus AI beskriver sig som ett beteendevetenskapligt forskningslabb för AI. Företaget bygger världar som modeller kan utforska och studerar vad de gör där och varför.
- Träningsdata för frontier-AI
- Utveckling av träningsdata för frontier-AI-modeller.
- Miljöer för förstärkningsinlärning
- Byggande av simulerade miljöer för att träna AI med förstärkningsinlärning.
- Digitala världsmodeller
- Simulerade kopior av webbplatser och interna företagssystem där AI-agenter övar på uppgifter och lär sig genom förstärkningsinlärning.
- Beteendeforskning
- Studerar var AI-modeller misslyckas och hur de kan förbättras.
- Tidigare arbete med LLM-utvärdering
- Patronus MCP-integrationen kommer från företagets tidigare arbete med LLM-utvärdering. Dess utvärderings-API har avvecklats.
Integrationsstatus
Patronus MCP Server byggdes på Patronus utvärderings-API, som har avvecklats. Verktygen som listas på den här sidan finns kvar som referens och ansluter inte längre till en aktiv tjänst. Läs mer om Patronus AI:s nuvarande arbete på företagets webbplats.