Prefactor
Prefactor es una plataforma de rendimiento de agentes en tiempo real que rastrea cada ejecución, la califica por calidad/desviación/riesgo y puede aplicar acciones (retener, aprobar, bloquear) en tiempo de ejecución a través de SDK/API.
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Información del Producto
Actualizado:30/07/2026
¿Qué es Prefactor?
Prefactor es una capa de observabilidad, evaluación y aplicación para agentes de IA en producción. Registra cada ejecución de agente como trazas y tramos estructurados, cubriendo llamadas LLM, invocaciones de herramientas, decisiones, latencia, coste y riesgo de datos sensibles, para que los equipos puedan ver exactamente lo que hicieron los agentes y cómo se desempeñaron. A diferencia de las herramientas que se detienen en los paneles de control, Prefactor está diseñado para "cerrar el ciclo" al conectar los resultados de la evaluación con los controles en tiempo de ejecución, ayudando a los equipos a operar los agentes de forma segura y fiable a medida que escalan en diferentes entornos (desarrollo, staging, producción).
Características Principales de Prefactor
Prefactor es una plataforma de observabilidad, evaluación y aplicación para agentes de producción que captura cada ejecución de agente de IA como trazas estructuradas (llamadas LLM, invocaciones de herramientas, decisiones), califica esas ejecuciones en tiempo real en cuanto a calidad, desviación y riesgo, y luego convierte esas evaluaciones en controles de tiempo de ejecución (bloqueo/retención/limitación o enrutamiento para aprobación humana). Se integra rápidamente a través de SDKs de TypeScript/Python, conectores nativos (por ejemplo, LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw, LiveKit) y OpenTelemetry, añade primitivas de seguridad como el privilegio mínimo y la auditabilidad, y soporta un ciclo de vida del agente con versionado, entornos, promoción controlada por evaluación y reversión.
Rastreo de ejecución en tiempo real (observabilidad): Captura cada ejecución del agente como tramos/trazas, incluyendo cada llamada al modelo, invocación de herramientas y decisión, con costo, latencia y metadatos contextuales para que los equipos puedan ver exactamente lo que sucedió en producción.
Evaluaciones continuas sobre el tráfico de producción: Califica las salidas a medida que ocurren utilizando evaluaciones que usted define (LLM como juez, verificaciones técnicas como la validez del esquema y métricas cualitativas), lo que permite la detección de desviaciones y regresiones antes de que los usuarios las noten.
Aplicación en tiempo de ejecución y controles de intervención humana: Convierte las señales de riesgo en acción pausando una ejecución antes de que se ejecuten acciones de alto riesgo, enrutando a un humano para que apruebe/modifique/rechace, o bloqueando/limitando automáticamente, aplicado a través de SDK o API con registro completo de decisiones.
Tramos personalizados con contexto fundamentado: Le permite adjuntar contexto de verdad fundamental de sistemas internos/externos (por ejemplo, GitHub, Jira/Linear, bases de datos, APIs internas) a pasos específicos en una ejecución para que las evaluaciones se basen en lo que realmente ocurrió.
Gestión del ciclo de vida del agente (desarrollo → staging → producción): Versiona agentes, rastrea la conformidad del esquema, soporta entornos y permite la promoción controlada por evaluación con reversión instantánea, ayudando a los equipos a lanzar agentes con disciplina de lanzamiento de software.
Postura de seguridad para agentes (privilegio mínimo + auditabilidad): Diseñado para agentes que actúan con acceso real, enfatizando permisos con alcance, registros auditables completos, detección de datos sensibles y clasificación de riesgos, y características empresariales como SSO (con SOC 2 Tipo II en curso según la fuente).
Casos de Uso de Prefactor
Agentes de soporte al cliente con control de acciones seguras: Para copilotos de soporte que pueden emitir reembolsos o cambiar cuentas, Prefactor puede detectar riesgos de datos sensibles y retener la acción para la aprobación del gerente antes de la ejecución, previniendo resultados automatizados perjudiciales.
Cumplimiento de servicios financieros y preparación para auditorías: En entornos regulados, los equipos pueden mantener un registro de auditoría completo de las decisiones del agente y las llamadas a herramientas, calificar continuamente la calidad/seguridad y aplicar controles de privilegio mínimo para reducir el riesgo de cumplimiento y operativo.
Automatización de flujos de trabajo en atención médica y seguros: Para el procesamiento de reclamaciones o agentes de administración clínica, Prefactor puede monitorear la exposición de PII, validar salidas estructuradas (esquemas) y requerir revisión humana para pasos de alto riesgo para apoyar una automatización más segura.
Gobernanza de acceso a datos empresariales para agentes internos: Cuando los agentes consultan bases de datos internas o exportan a sistemas como SAP, Prefactor puede limitar o bloquear exportaciones riesgosas, adjuntar tramos contextuales de sistemas internos y centralizar la visibilidad entre las partes interesadas.
Ingeniería de plataformas de IA para flotas multi-agente: Los equipos que ejecutan muchos agentes en diferentes frameworks pueden estandarizar el rastreo, comparar el rendimiento entre versiones/entornos, detectar desviaciones en el tráfico real y revertir rápidamente cuando las puntuaciones se degradan.
Ventajas
Fiabilidad de ciclo cerrado: combina observar → evaluar → actuar, incluyendo la aplicación en tiempo de ejecución (no solo paneles de control).
Integración rápida a través de SDKs de TypeScript/Python, soporte de framework nativo y compatibilidad con OpenTelemetry.
Fuertes controles operativos: aprobaciones con intervención humana, bloqueo/limitación y registro de auditoría completo.
Desventajas
Algunos controles empresariales aún están evolucionando (por ejemplo, RBAC se menciona como en la hoja de ruta; SOC 2 Tipo II se lista como en progreso).
Requiere un diseño cuidadoso de evaluación/políticas para obtener el máximo valor (los equipos deben definir qué significan "bueno" y "riesgoso" para sus agentes).
Cómo Usar Prefactor
1) Cree un espacio de trabajo de Prefactor y conéctelo con la CLI: En su terminal, ejecute el flujo de inicialización de la CLI de Prefactor para conectar su entorno local con su espacio de trabajo de Prefactor y descubrir automáticamente los agentes en sus tiempos de ejecución (no se requiere migración ni reemplazo). Ejemplo mostrado en la fuente: `prefactor init` → CLI conectada → escaneando tiempos de ejecución → agentes descubiertos.
2) Instrumente su agente con el SDK de Prefactor (TypeScript o Python): Agregue la instrumentación de Prefactor a su agente para que cada llamada de modelo, invocación de herramienta y decisión se convierta en una traza/tramo transmitido a Prefactor. Utilice la integración nativa del SDK para su framework (por ejemplo, LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw, LiveKit) o el SDK principal para cualquier otra cosa.
3) (Ejemplo de LangChain) Inicialice el middleware de Prefactor e identifique el agente: Para LangChain en TypeScript, inicialice Prefactor con un identificador de agente para que las ejecuciones se atribuyan correctamente. Ejemplo mostrado en la fuente: `import { init } from "@prefactor/langchain"; const mw = init({ agentIdentifier: "claims-processor" });` Luego, adjunte el middleware a la ruta de ejecución de su agente para que los tramos se transmitan a Prefactor.
4) Verifique la visibilidad en tiempo de ejecución en vivo (trazas, tramos, costes y riesgo de datos): Después de la instrumentación, ejecute su agente normalmente y confirme que Prefactor está recibiendo ejecuciones en vivo. Prefactor debería mostrar trazas completas para cada llamada de modelo, herramienta y decisión, con el coste y el riesgo de datos adjuntos, transmitiéndose en tiempo real.
5) Defina y ejecute evaluaciones en cada ejecución (calidad, desviación y riesgo): Configure las evaluaciones que le interesan y haga que Prefactor califique las ejecuciones de producción a medida que ocurren. Los tipos de evaluación admitidos en la fuente incluyen LLM-as-judge, comprobaciones técnicas (por ejemplo, validez del esquema) y métricas cualitativas (por ejemplo, tono y seguridad). Estas puntuaciones ayudan a detectar desviaciones/regresiones en el tráfico real.
6) Agregue tramos personalizados para los pasos importantes (recuperaciones, llamadas a herramientas, subagentes): Cree tramos personalizados para marcar pasos importantes y adjuntar contexto de verdad fundamental de sus sistemas (GitHub, Linear, Jira, bases de datos, API internas). Esto enriquece la ejecución para que las evaluaciones se basen en lo que realmente sucedió, no solo en el resultado final.
7) Adjunte contexto externo a un tramo personalizado (patrón de ejemplo): Utilice un tramo personalizado para incorporar contexto y hacerlo disponible para cada evaluación. Ejemplo mostrado en la fuente: cree un tramo (por ejemplo, `pf.customSpan('enrich_review_context')`), adjunte artefactos como un PR de GitHub y un nivel de cliente, luego opcionalmente puntúe/anote el tramo (por ejemplo, `span.score({ grounded: true })`).
8) Supervise las tendencias de puntuación y la latencia (incluidos P95/P99) por paso, no solo las respuestas finales: Utilice la puntuación por tramo/por paso de Prefactor para ver dónde cambia la calidad con el tiempo y correlacionarla con el rendimiento. La fuente destaca las puntuaciones de tendencia a lo largo del tiempo junto con la latencia P95/P99, lo que le permite identificar regresiones en pasos específicos (recuperación, llamada a herramienta, subagente).
9) Habilite la intervención humana (HITL) para acciones de alto riesgo: Configure Prefactor para que cuando una ejecución cruce un umbral de riesgo (por ejemplo, detección de datos sensibles o una acción crítica), la ejecución/acción se pause y se dirija a una persona para que la apruebe, modifique o rechace antes de la ejecución. La fuente describe la retención de una acción de alto riesgo para su aprobación y la aplicación de la decisión en tiempo de ejecución a través del SDK o la API, con cada decisión registrada.
10) Aplique controles en tiempo de ejecución (bloquear, limitar o requerir aprobación): Conecte las evaluaciones y las señales de riesgo a la acción para que Prefactor pueda intervenir inmediatamente, bloqueando, limitando o pausando las ejecuciones/acciones en el momento en que cruzan una línea. La aplicación se realiza en tiempo de ejecución a través del SDK o la API (no solo paneles de control/alertas).
11) Versionar y promocionar agentes a través de dev → staging → prod con promoción controlada por evaluación: Adopte el flujo de trabajo del ciclo de vida de Prefactor: agentes de versión (por ejemplo, semver/commit/tag), rastree la conformidad del esquema y promueva las implementaciones entre entornos solo cuando las evaluaciones pasen. La fuente describe dev/staging/prod como entornos de primera clase, promoción controlada por evaluación y reversión instantánea.
12) Integre con el resto de su pila a través de SDK nativos u OpenTelemetry: Si no está utilizando un framework de agente compatible de forma nativa, envíe tramos a través de OpenTelemetry o instrumente con el SDK principal de TypeScript/Python. La fuente señala que Prefactor funciona como una capa sobre frameworks de agentes, herramientas de codificación y plataformas de flujo de trabajo, conectado a través de SDK nativos, OpenTelemetry y SDK principales.
Preguntas Frecuentes de Prefactor
Prefactor es una plataforma para evaluar, observar y mejorar los agentes de IA en producción. Califica cada ejecución del agente en tiempo real en cuanto a calidad, desviación y riesgo, y puede vincular esas evaluaciones a acciones en tiempo de ejecución (por ejemplo, retener, aprobar o bloquear pasos riesgosos).
Video de Prefactor
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