Bagaimana Atla berbeda dari platform observabilitas lainnya?

Sementara platform observabilitas seperti Langfuse dan LangSmith membantu mencatat dan memantau jejak, Atla melangkah lebih jauh dengan menganalisis jejak dalam skala besar, secara otomatis mendeteksi pola kegagalan dinamis, dan menyarankan perbaikan spesifik. Ia berfokus pada pemahaman mengapa kegagalan terjadi dan tindakan apa yang harus diambil selanjutnya.

Siapa yang harus menggunakan Atla?

Atla dirancang untuk tim yang membangun dan mengoperasikan agen AI, termasuk bot dukungan pelanggan, asisten penelitian, alat pengembang, atau sistem apa pun di mana keandalan penting dan kegagalan mahal.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mulai menggunakan Atla?

Tim dapat mulai menggunakan Atla dalam hitungan menit. Ia terintegrasi dengan pengaturan pelacakan dan pencatatan umum tanpa memerlukan arsitektur ulang tumpukan. Sebagian besar tim mulai melihat pola dan wawasan kegagalan yang muncul dalam hari pertama penggunaan.

Atla berbasis di London, Inggris, dengan 10 karyawan. Didirikan oleh Maurice Burger dan Roman Engeler pada tahun 2023.

Kerangka kerja apa yang didukung Atla?

Atla mendukung kerangka kerja agen populer termasuk LangChain, CrewAI, dan OpenAI Agents. Ia menyediakan pemantauan waktu nyata, deteksi kesalahan otomatis, dan kemampuan eksperimen cepat.

Atla

WebsiteFree Trial

Atla adalah mesin peningkatan AI yang membantu pengembang secara otomatis mengidentifikasi, memahami, dan memperbaiki kegagalan agen melalui pemantauan real-time, deteksi pola, dan solusi yang ditargetkan.

Kunjungi Situs Web

Iklankan Alat Ini

https://www.atla-ai.com/?utm_source=aipure&utm_medium=community&utm_campaign=SU_PH_atla_communitypost_atlalaunch_&ref=producthunt

Ikhtisar
Analitik
Video
Alternatif

Informasi Produk

Diperbarui:Sep 26, 2025

Tren Traffic Bulanan Atla

Atla menerima 13.6k kunjungan bulan lalu, menunjukkan Penurunan Sedikit sebesar -14.8%. Berdasarkan analisis kami, tren ini sejalan dengan dinamika pasar yang umum di sektor alat AI.

Lihat riwayat traffic

Apa itu Atla

Didirikan pada tahun 2023 oleh Maurice Burger dan Roman Engeler, Atla adalah startup keamanan AI yang didukung oleh Y Combinator yang berbasis di London yang berfokus untuk membuat agen AI lebih andal dan dapat diinterpretasikan. Perusahaan ini telah mengumpulkan $5 juta dalam pendanaan awal yang dipimpin oleh Creandum dan didukung oleh para pendiri dari Reddit, Cruise, Rappi, dan Instacart. Misi utama Atla adalah untuk membangun sistem AI yang aman untuk aplikasi berisiko tinggi, mengatasi tantangan kritis untuk membuat agen AI lebih dapat diandalkan dan transparan dalam operasinya.

Fitur Utama Atla

Atla adalah platform peningkatan agen AI yang membantu pengembang mengidentifikasi, menganalisis, dan memperbaiki kegagalan dalam sistem AI. Secara otomatis mendeteksi pola kegagalan, memberikan analisis kesalahan tingkat langkah, menyarankan perbaikan yang ditargetkan, dan memungkinkan perbandingan kinerja antar versi. Platform ini terintegrasi dengan alat pemantauan yang ada dan kerangka kerja agen populer seperti LangChain dan CrewAI untuk memberikan visibilitas dan kontrol komprehensif atas perilaku agen AI.

Deteksi Pola Otomatis: Secara otomatis mengelompokkan dan memberi peringkat kegagalan serupa di ribuan interaksi untuk mengidentifikasi pola kesalahan berulang dan memprioritaskan masalah kritis

Analisis Jejak Granular: Memberikan analisis langkah demi langkah yang terperinci tentang jalannya agen dengan narasi dan anotasi yang bersih dan mudah dibaca untuk memahami kesalahan tertentu

Saran Peningkatan yang Dapat Ditindaklanjuti: Menghasilkan rekomendasi spesifik dan dapat ditindaklanjuti untuk memperbaiki pola kesalahan yang teridentifikasi dan meningkatkan kinerja agen

Perbandingan Versi: Memungkinkan perbandingan berdampingan dari perubahan untuk memastikan peningkatan meningkatkan pengalaman pengguna tanpa menimbulkan masalah baru

Kasus Penggunaan Atla

Otomatisasi Dukungan Pelanggan: Pantau dan tingkatkan chatbot AI yang menangani pertanyaan pelanggan dengan mengidentifikasi pola kegagalan umum dan meningkatkan akurasi respons

Alat Pengembangan: Optimalkan asisten pengembangan bertenaga AI dengan melacak kinerja mereka dan memperbaiki kesalahan berulang dalam pembuatan atau analisis kode

Bantuan Penelitian: Tingkatkan asisten penelitian AI dengan mengidentifikasi dan mengoreksi pola misinformasi atau kesalahan analitis

Kelebihan

Integrasi cepat dengan alat dan kerangka kerja yang ada

Deteksi pola kesalahan otomatis menghemat waktu peninjauan manual

Memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti daripada hanya data mentah

Kekurangan

Memerlukan pengaturan pencatatan/pelacakan yang ada

Dapat menambah kompleksitas tambahan pada tumpukan pengembangan

Cara Menggunakan Atla

Mendaftar dan mendapatkan kunci API: Buat akun di situs web Atla dan ambil kunci API Anda dari dasbor Anda

Instal paket Atla: Instal pustaka Atla Python menggunakan pip untuk aplikasi Python 3.8+

Siapkan lingkungan: Tambahkan kunci API Anda ke file .env dengan ATLA_API_KEY=\'Kunci API Anda\' agar tetap aman

Inisialisasi klien Atla: Impor dan buat instance klien Atla dalam kode Anda: from atla import Atla; client = Atla()

Integrasikan dengan agen Anda: Tambahkan pemantauan Atla ke kode agen Anda yang ada untuk melacak interaksi, panggilan alat, dan keluaran

Tinjau jejak: Gunakan dasbor Atla untuk meninjau jalannya agen yang telah diringkas menjadi narasi yang mudah dibaca dengan anotasi langkah demi langkah

Analisis pola: Biarkan Atla secara otomatis mengelompokkan dan mengidentifikasi pola kegagalan berulang di seluruh interaksi agen Anda

Terapkan perbaikan: Tinjau perbaikan yang disarankan Atla untuk pola kesalahan kritis dan terapkan peningkatan pada agen Anda

Bandingkan perubahan: Gunakan alat perbandingan Atla untuk memvalidasi bahwa perubahan Anda meningkatkan kinerja tanpa menimbulkan masalah baru

Pantau terus menerus: Terus lacak kinerja agen Anda dalam produksi untuk menangkap masalah baru dan menjaga keandalan

FAQ Atla

Atla adalah mesin peningkatan untuk agen AI yang didirikan pada tahun 2023. Ini membantu tim secara otomatis menemukan, memahami, dan memperbaiki kegagalan paling penting agen mereka dengan menampilkan pola kegagalan yang berulang, menyarankan perbaikan, dan mengukur peningkatan.