Prefactor
Prefactor ist eine Echtzeit-Plattform für die Agentenleistung, die jeden Lauf verfolgt, ihn auf Qualität/Abweichung/Risiko bewertet und Aktionen (halten, genehmigen, blockieren) zur Laufzeit über SDK/API durchsetzen kann.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 30, 2026
Was ist Prefactor
Prefactor ist eine Beobachtungs-, Bewertungs- und Durchsetzungsschicht für KI-Agenten in der Produktion. Es zeichnet jeden Agentenlauf als strukturierte Traces und Spans auf – einschließlich LLM-Aufrufen, Tool-Aufrufen, Entscheidungen, Latenz, Kosten und Risiken sensibler Daten – damit Teams genau sehen können, was Agenten getan und wie sie funktioniert haben. Im Gegensatz zu Tools, die bei Dashboards aufhören, ist Prefactor darauf ausgelegt, den „Kreislauf zu schließen“, indem Bewertungsergebnisse in Laufzeitkontrollen integriert werden, um Teams dabei zu helfen, Agenten sicher und zuverlässig zu betreiben, während sie über verschiedene Umgebungen (Entwicklung, Staging, Produktion) skaliert werden.
Hauptfunktionen von Prefactor
Prefactor ist eine Plattform zur Beobachtung, Bewertung und Durchsetzung von Produktionsagenten, die jeden KI-Agentenlauf als strukturierte Traces (LLM-Aufrufe, Tool-Aufrufe, Entscheidungen) erfasst, diese Läufe in Echtzeit auf Qualität, Drift und Risiko bewertet und diese Bewertungen dann in Laufzeitkontrollen (Blockieren/Halten/Drosseln oder Weiterleitung zur menschlichen Genehmigung) umwandelt. Es lässt sich schnell über TypeScript/Python SDKs, native Konnektoren (z. B. LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw, LiveKit) und OpenTelemetry integrieren, fügt Sicherheitsprimitiven wie Least-Privilege und Auditierbarkeit hinzu und unterstützt einen Agentenlebenszyklus mit Versionierung, Umgebungen, Eval-gesteuerter Promotion und Rollback.
Echtzeit-Laufverfolgung (Observability): Erfasst jeden Agentenlauf als Spans/Traces – einschließlich jedes Modellaufrufs, Tool-Aufrufs und jeder Entscheidung – mit Kosten, Latenz und kontextbezogenen Metadaten, damit Teams genau sehen können, was in der Produktion passiert ist.
Kontinuierliche Bewertungen des Produktionsdatenverkehrs: Bewertet Ausgaben, sobald sie auftreten, mithilfe von von Ihnen definierten Bewertungen (LLM-als-Richter, technische Prüfungen wie Schema-Gültigkeit und qualitative Metriken), wodurch die Erkennung von Drift und Regressionen ermöglicht wird, bevor Benutzer sie bemerken.
Laufzeitdurchsetzung und Human-in-the-Loop-Kontrollen: Wandelt Risikosignale in Maßnahmen um, indem ein Lauf vor der Ausführung risikoreicher Aktionen angehalten, zur Genehmigung/Änderung/Ablehnung an einen Menschen weitergeleitet oder automatisch blockiert/gedrosselt wird – durchgesetzt über SDK oder API mit vollständiger Entscheidungsaufzeichnung.
Benutzerdefinierte Spans mit fundiertem Kontext: Ermöglicht das Anhängen von Ground-Truth-Kontext aus internen/externen Systemen (z. B. GitHub, Jira/Linear, Datenbanken, interne APIs) an bestimmte Schritte in einem Lauf, sodass Bewertungen auf dem basieren, was tatsächlich passiert ist.
Agenten-Lebenszyklusmanagement (Dev → Staging → Prod): Versioniert Agenten, verfolgt die Schema-Konformität, unterstützt Umgebungen und ermöglicht eine Eval-gesteuerte Promotion mit sofortigem Rollback – so können Teams Agenten mit Software-ähnlicher Release-Disziplin ausliefern.
Sicherheitsposition für Agenten (Least Privilege + Auditierbarkeit): Entwickelt für Agenten, die mit echtem Zugriff agieren, wobei der Schwerpunkt auf bereichsbezogenen Berechtigungen, vollständigen auditierbaren Aufzeichnungen, Erkennung sensibler Daten und Risikoklassifizierung sowie Unternehmensfunktionen wie SSO liegt (mit SOC 2 Typ II in Bearbeitung gemäß Quelle).
Anwendungsfälle von Prefactor
Kundensupport-Agenten mit sicherer Aktionssperre: Für Support-Copiloten, die Rückerstattungen ausstellen oder Konten ändern können, kann Prefactor das Risiko sensibler Daten erkennen und die Aktion vor der Ausführung zur Genehmigung durch einen Manager zurückhalten, wodurch schädliche automatisierte Ergebnisse verhindert werden.
Finanzdienstleistungskonformität und Prüfungsbereitschaft: In regulierten Umgebungen können Teams einen vollständigen Audit-Trail von Agentenentscheidungen und Tool-Aufrufen führen, Qualität/Sicherheit kontinuierlich bewerten und Least-Privilege-Kontrollen durchsetzen, um Compliance- und Betriebsrisiken zu reduzieren.
Automatisierung von Workflows im Gesundheitswesen und in der Versicherungsbranche: Für Agenten zur Schadensbearbeitung oder klinischen Verwaltung kann Prefactor die Offenlegung von PII überwachen, strukturierte Ausgaben (Schemas) validieren und eine menschliche Überprüfung für risikoreiche Schritte anfordern, um eine sicherere Automatisierung zu unterstützen.
Governance des Datenzugriffs für interne Agenten im Unternehmen: Wenn Agenten interne Datenbanken abfragen oder in Systeme wie SAP exportieren, kann Prefactor riskante Exporte drosseln oder blockieren, kontextbezogene Spans von internen Systemen anhängen und die Sichtbarkeit für alle Beteiligten zentralisieren.
KI-Plattformentwicklung für Multi-Agenten-Flotten: Teams, die viele Agenten über verschiedene Frameworks hinweg betreiben, können die Nachverfolgung standardisieren, die Leistung über Versionen/Umgebungen hinweg vergleichen, Drift im realen Datenverkehr erkennen und schnell ein Rollback durchführen, wenn die Bewertungen sinken.
Vorteile
Closed-Loop-Zuverlässigkeit: kombiniert beobachten → bewerten → handeln, einschließlich Laufzeitdurchsetzung (nicht nur Dashboards).
Schnelle Integration über TypeScript/Python SDKs, native Framework-Unterstützung und OpenTelemetry-Kompatibilität.
Starke operative Kontrollen: Human-in-the-Loop-Genehmigungen, Blockieren/Drosseln und umfassende Audit-Protokollierung.
Nachteile
Einige Unternehmenskontrollen entwickeln sich noch (z. B. RBAC auf der Roadmap; SOC 2 Typ II als in Bearbeitung aufgeführt).
Erfordert ein durchdachtes Eval-/Richtliniendesign, um den maximalen Wert zu erzielen (Teams müssen definieren, was „gut“ und „riskant“ für ihre Agenten bedeutet).
Wie verwendet man Prefactor
1) Erstellen Sie einen Prefactor-Arbeitsbereich und verbinden Sie ihn mit der CLI: Führen Sie in Ihrem Terminal den Prefactor CLI-Initialisierungsablauf aus, um Ihre lokale Umgebung mit Ihrem Prefactor-Arbeitsbereich zu verbinden und Agenten in Ihren Laufzeiten automatisch zu erkennen (keine Migration oder kompletter Austausch erforderlich). Beispiel in der Quelle gezeigt: `prefactor init` → CLI verbunden → Laufzeiten werden gescannt → Agenten entdeckt.
2) Instrumentieren Sie Ihren Agenten mit dem Prefactor SDK (TypeScript oder Python): Fügen Sie Ihrem Agenten die Prefactor-Instrumentierung hinzu, sodass jeder Modellaufruf, Tool-Aufruf und jede Entscheidung zu einem Trace/Span wird, der an Prefactor gestreamt wird. Verwenden Sie die native SDK-Integration für Ihr Framework (z. B. LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw, LiveKit) oder das Core SDK für alles andere.
3) (LangChain-Beispiel) Initialisieren Sie die Prefactor-Middleware und identifizieren Sie den Agenten: Für LangChain in TypeScript initialisieren Sie Prefactor mit einem Agenten-Identifikator, damit die Läufe korrekt zugeordnet werden. Beispiel in der Quelle gezeigt: `import { init } from "@prefactor/langchain"; const mw = init({ agentIdentifier: "claims-processor" });` Hängen Sie dann die Middleware an Ihren Agenten-Ausführungspfad an, damit Spans an Prefactor gestreamt werden.
4) Überprüfen Sie die Live-Laufzeitsichtbarkeit (Traces, Spans, Kosten und Datenrisiko): Führen Sie nach der Instrumentierung Ihren Agenten normal aus und bestätigen Sie, dass Prefactor Live-Läufe empfängt. Prefactor sollte vollständige Traces für jeden Modellaufruf, jedes Tool und jede Entscheidung anzeigen, mit angehängten Kosten und Datenrisiken, die in Echtzeit gestreamt werden.
5) Definieren und führen Sie Bewertungen bei jedem Lauf durch (Qualität, Abweichung und Risiko): Konfigurieren Sie die Bewertungen, die Ihnen wichtig sind, und lassen Sie Prefactor Produktionsläufe bewerten, sobald sie stattfinden. Unterstützte Bewertungstypen in der Quelle umfassen LLM-als-Richter, technische Prüfungen (z. B. Schema-Validität) und qualitative Metriken (z. B. Ton & Sicherheit). Diese Bewertungen helfen, Abweichungen/Regressionen im realen Verkehr zu erkennen.
6) Fügen Sie benutzerdefinierte Spans für die wichtigen Schritte hinzu (Abrufe, Tool-Aufrufe, Sub-Agenten): Erstellen Sie benutzerdefinierte Spans, um wichtige Schritte zu markieren und Ground-Truth-Kontext aus Ihren Systemen (GitHub, Linear, Jira, Datenbanken, interne APIs) anzuhängen. Dies bereichert den Lauf, sodass Bewertungen auf dem basieren, was tatsächlich passiert ist, und nicht nur auf der endgültigen Ausgabe.
7) Hängen Sie externen Kontext an einen benutzerdefinierten Span an (Beispielmuster): Verwenden Sie einen benutzerdefinierten Span, um Kontext abzurufen und ihn jeder Bewertung zur Verfügung zu stellen. Beispiel in der Quelle gezeigt: Erstellen Sie einen Span (z. B. `pf.customSpan('enrich_review_context')`), hängen Sie Artefakte wie einen GitHub PR und eine Kundenebene an und bewerten/kommentieren Sie den Span optional (z. B. `span.score({ grounded: true })`).
8) Überwachen Sie Score-Trends und Latenz (einschließlich P95/P99) pro Schritt, nicht nur die Endergebnisse: Verwenden Sie die Prefactor-Bewertung pro Span/pro Schritt, um zu sehen, wo sich die Qualität im Laufe der Zeit ändert, und korrelieren Sie dies mit der Leistung. Die Quelle hebt die Entwicklung der Scores im Laufe der Zeit zusammen mit der P95/P99-Latenz hervor, sodass Sie Regressionen in bestimmten Schritten (Abruf, Tool-Aufruf, Sub-Agent) genau lokalisieren können.
9) Aktivieren Sie Human-in-the-Loop (HITL) für risikoreiche Aktionen: Konfigurieren Sie Prefactor so, dass, wenn ein Lauf einen Risikoschwellenwert überschreitet (z. B. Erkennung sensibler Daten oder eine kritische Aktion), der Lauf/die Aktion angehalten und einer Person zur Genehmigung, Änderung oder Ablehnung vor der Ausführung zugewiesen wird. Die Quelle beschreibt das Anhalten einer risikoreichen Aktion zur Genehmigung und die Durchsetzung der Entscheidung zur Laufzeit über SDK oder API, wobei jede Entscheidung protokolliert wird.
10) Erzwingen Sie Laufzeitkontrollen (blockieren, drosseln oder Genehmigung anfordern): Verbinden Sie Bewertungen und Risikosignale mit Aktionen, damit Prefactor sofort eingreifen kann – Läufe/Aktionen blockieren, drosseln oder anhalten, sobald sie eine Grenze überschreiten. Die Durchsetzung erfolgt zur Laufzeit über das SDK oder die API (nicht nur Dashboards/Warnungen).
11) Versionieren und bewerben Sie Agenten von Dev → Staging → Prod mit eval-gesteuerter Promotion: Übernehmen Sie den Prefactor-Lebenszyklus-Workflow: Versionieren Sie Agenten (z. B. Semver/Commit/Tag), verfolgen Sie die Schema-Konformität und bewerben Sie Bereitstellungen über Umgebungen hinweg nur, wenn die Bewertungen bestanden wurden. Die Quelle beschreibt Dev/Staging/Prod als erstklassige Umgebungen, eval-gesteuerte Promotion und sofortiges Rollback.
12) Integrieren Sie sich über native SDKs oder OpenTelemetry in den Rest Ihres Stacks: Wenn Sie kein nativ unterstütztes Agenten-Framework verwenden, senden Sie Spans über OpenTelemetry oder instrumentieren Sie mit dem TypeScript/Python Core SDK. Die Quelle weist darauf hin, dass Prefactor als Schicht über Agenten-Frameworks, Codierungstools und Workflow-Plattformen funktioniert, die über native SDKs, OpenTelemetry und Core SDKs verbunden sind.
Prefactor FAQs
Prefactor ist eine Plattform zur Bewertung, Beobachtung und Verbesserung von KI-Agenten in der Produktion. Es bewertet jeden Agentenlauf in Echtzeit hinsichtlich Qualität, Drift und Risiko und kann diese Bewertungen in Laufzeitaktionen (z. B. Halten, Genehmigen oder Blockieren riskanter Schritte) einbinden.
Prefactor Video
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Beliebte KI-Tools wie Prefactor
A2A Protocol
Das A2A (Agent2Agent)-Protokoll ist ein offenes Interoperabilitätsprotokoll, das von Google entwickelt wurde und eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten über verschiedene Frameworks und Anbieter hinweg ermöglicht, unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Architektur.
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