Root Signals 的 AI Agent
集成 Root Signals MCP Server，实现对 LLM 自动化质量的精确衡量和控制。借助强大的 Root Signals 评估器，轻松按照清晰度、简洁性和策略合规等关键标准评估 AI 输出。非常适合希望提升 AI agent 性能、合规性与透明度的团队，适用于实时工作流。
LLM 输出自动化评估
Root Signals MCP Server 提供一整套高级评估器工具，实现所有 AI 助手与 agent 响应的自动质量评估。轻松衡量清晰度、简洁性、相关性与策略合规性，确保输出始终高质一致。
- 评估器工具访问.
- 获取评估器库，用于衡量响应质量，包括简洁性、相关性和清晰度。
- 策略合规性.
- 利用 AI 规则文件和策略文档进行代码策略合规性检查。
- 评审集合.
- 使用“评审”——一组评估器——构建完整的 LLM-as-a-judge 工作流。
- 无缝集成.
- 通过 Docker 部署并连接至如 Cursor 等任意 MCP 客户端，实现现有技术栈中的即时评估。
实时 AI 质量反馈
获得可执行的实时 AI agent 性能反馈。Root Signals MCP Server 通过 SSE 支持网络实时部署，并可直接集成至如 Cursor 等工具或通过代码接入，确保每次 LLM 交互都被持续衡量和优化。
- 实时 SSE 部署.
- 通过服务器推送事件（SSE）在网络环境中实现实时反馈循环。
- 灵活集成.
- 可通过 Docker、stdio 或直接代码集成，最大程度兼容您偏好的开发环境。
- 即时评估结果.
- 每个 LLM 输出均可获得即时评分与解释，确保快速迭代与改进。
提升 LLM 自动化透明度
借助 Root Signals，监控、审计并优化您的 AI 自动化工作流。确保每个基于 LLM 的流程都具备透明、合规且符合业务需求，为产品和工程团队提供强大的评估基础设施。
- 流程透明.
- 追踪并审计每一步 LLM 评估，确保合规和改进的完整可视性。
- 自动化审计.
- 在 AI 工作流中自动化执行质量与合规检查，让您高枕无忧。
MCP 集成
可用的 Root Signals MCP 集成工具
以下工具作为 Root Signals MCP 集成的一部分可用：
- list_evaluators
列出您 Root Signals 账户下所有可用评估器，供选择和使用。
- run_evaluation
使用指定评估器 ID 进行标准评估，评测响应内容。
- run_evaluation_by_name
按评估器名称运行标准评估，实现灵活的质量评测。
- run_coding_policy_adherence
通过策略文档和 AI 规则文件评估代码策略合规性。
- list_judges
列出所有可用评审（评估器组），适用于 LLM-as-a-judge 场景。
- run_judge
使用指定评审 ID 运行评审评估，通过多个评估器进行综合评测。
为您的 AI 工作流解锁 LLM 评估
开始使用 Root Signals 衡量、提升并管控您的 AI 助手与 agent 输出。预约演示或立即体验——感受 LLM 自动化质量保障的便捷！
什么是 Root Signals
Root Signals 是一款全面的 LLM 测量与控制平台，旨在帮助团队大规模交付可靠、可衡量、可审计的大语言模型（LLM）自动化能力。该平台使用户能够直接在代码库中创建、优化及嵌入自动评估器，实现生产环境下对 LLM 行为的持续监控。Root Signals 针对生成式 AI 部署的核心挑战——信任、控制与安全——提供了测量 LLM 输出质量、防止幻觉、确保监管合规的工具。它对 LLM 无依赖，支持主流模型及技术栈集成，专为需要强大评估、可追溯性和 AI 产品持续优化的组织设计。
能力
我们用 Root Signals 能做什么
Root Signals 提供强大工具，监控、评估和控制 LLM 应用输出与行为。该服务专为需确保 AI 驱动功能具备可衡量质量与安全性的开发与运维团队打造。
- 持续 LLM 评估
- 持续监控与评估生产环境下 LLM 输出，确保高质量与可信结果。
- 自动评估器集成
- 将自定义自动评估逻辑直接嵌入应用代码，实现质量检查自动化。
- Prompt 与评审优化
- 实验并优化 prompt 与评审，在质量、成本和延迟间获得最佳平衡。
- 生产环境监控
- 实时洞察 LLM 行为，及早发现问题，防止有损声誉的输出。
- LLM 无关集成
- 可无缝接入任意主流 LLM 或技术栈，灵活适配团队基础设施。
AI Agents 如何受益于 Root Signals
AI agents 通过 Root Signals 获得自动化、持续的评估框架，确保 LLM 生成内容的可信度、准确性和合规性。平台的监控与优化能力帮助 AI agents 实时自适应，防止幻觉发生，并在生产系统中持续保持高质量响应。这带来更可靠的 AI 流程、更低风险和更快的生成式 AI 方案迭代。