Prefactor
Prefactorは、すべての実行をトレースし、品質/ドリフト/リスクをスコアリングし、SDK/APIを介して実行時にアクション（保留、承認、ブロック）を強制できるリアルタイムのエージェントパフォーマンスプラットフォームです。
https://prefactor.tech/producthunt?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年07月30日
Prefactorとは
Prefactorは、本番AIエージェント向けの可観測性、評価、および強制レイヤーです。LLM呼び出し、ツール呼び出し、決定、レイテンシ、コスト、機密データリスクをカバーする構造化されたトレースとスパンとして各エージェントの実行を記録するため、チームはエージェントが何を行い、どのように機能したかを正確に確認できます。ダッシュボードで止まるツールとは異なり、Prefactorは評価結果を実行時制御に結びつけることで「ループを閉じる」ように構築されており、チームが環境（開発、ステージング、本番）全体でエージェントを安全かつ確実に運用できるよう支援します。
Prefactorの主な機能
Prefactorは、AIエージェントの実行を構造化されたトレース（LLM呼び出し、ツール呼び出し、決定）として捕捉し、品質、ドリフト、リスクについてリアルタイムでスコアリングし、これらの評価を実行時制御（ブロック/保留/スロットルまたは人間による承認へのルーティング）に変換する、本番エージェントの可観測性、評価、および強制プラットフォームです。TypeScript/Python SDK、ネイティブコネクタ（LangChain、Claude、Vercel AI、OpenClaw、LiveKitなど）、およびOpenTelemetryを介して迅速に統合され、最小特権や監査可能性などのセキュリティプリミティブを追加し、バージョン管理、環境、評価ゲート付きプロモーション、ロールバックによるエージェントライフサイクルをサポートします。
リアルタイム実行トレース（可観測性）: 各モデル呼び出し、ツール呼び出し、決定を含むすべてのエージェント実行をスパン/トレースとして捕捉し、コスト、レイテンシ、コンテキストメタデータを含めることで、チームは本番環境で何が起こったかを正確に確認できます。
本番トラフィックに対する継続的な評価: 定義した評価（LLM-as-judge、スキーマの有効性などの技術チェック、定性的メトリクス）を使用して出力が発生したときにスコアリングし、ユーザーが気付く前にドリフトやリグレッションを検出できるようにします。
ランタイム強制とヒューマン・イン・ザ・ループ制御: 高リスクのアクションが実行される前に実行を一時停止したり、人間が承認/変更/拒否するためにルーティングしたり、自動的にブロック/スロットルしたりすることで、リスクシグナルをアクションに変換します。これは、完全な決定ログとともにSDKまたはAPIを介して強制されます。
根拠のあるコンテキストを持つカスタムスパン: 内部/外部システム（GitHub、Jira/Linear、データベース、内部APIなど）からの真実のコンテキストを実行内の特定のステップに添付できるため、評価は実際に発生したことに基づいて行われます。
エージェントライフサイクル管理（開発 → ステージング → 本番）: エージェントのバージョン管理、スキーマ適合性の追跡、環境のサポート、インスタントロールバックを伴う評価ゲート付きプロモーションを可能にし、チームがソフトウェアスタイルのリリース規律でエージェントを出荷するのに役立ちます。
エージェントのセキュリティ体制（最小特権 + 監査可能性）: 実際のアクセスで動作するエージェント向けに設計されており、スコープ付き権限、完全な監査可能な記録、機密データ検出とリスク分類、およびSSOなどのエンタープライズ機能（ソースによるとSOC 2 Type IIが進行中）を重視しています。
Prefactorのユースケース
安全なアクションゲーティングを備えた顧客サポートエージェント: 払い戻しやアカウント変更が可能なサポートコパイロットの場合、Prefactorは機密データのリスクを検出し、実行前にマネージャーの承認のためにアクションを保留することで、損害を与える自動化された結果を防ぐことができます。
金融サービスにおけるコンプライアンスと監査対応: 規制された環境では、チームはエージェントの決定とツール呼び出しの完全な監査証跡を維持し、品質/安全性を継続的にスコアリングし、最小特権制御を強制してコンプライアンスと運用リスクを低減できます。
ヘルスケアおよび保険ワークフローの自動化: 請求処理または臨床管理エージェントの場合、PrefactorはPIIの露出を監視し、構造化された出力（スキーマ）を検証し、より安全な自動化をサポートするために高リスクのステップで人間のレビューを要求できます。
内部エージェントのためのエンタープライズデータアクセスガバナンス: エージェントが内部データベースを照会したり、SAPなどのシステムにエクスポートしたりする場合、Prefactorは危険なエクスポートをスロットルまたはブロックし、内部システムからのコンテキストスパンを添付し、関係者間の可視性を一元化できます。
マルチエージェントフリートのためのAIプラットフォームエンジニアリング: 複数のフレームワークで多くのエージェントを実行しているチームは、トレースを標準化し、バージョン/環境間でパフォーマンスを比較し、実際のトラフィックでのドリフトを検出し、スコアが低下したときに迅速にロールバックできます。
メリット
クローズドループの信頼性：ランタイム強制を含む、監視 → 評価 → 実行を組み合わせます（ダッシュボードだけではありません）。
TypeScript/Python SDK、ネイティブフレームワークサポート、OpenTelemetry互換性による迅速な統合。
強力な運用制御：ヒューマン・イン・ザ・ループ承認、ブロック/スロットル、包括的な監査ログ。
デメリット
一部のエンタープライズ制御はまだ進化中です（例：RBACはロードマップ上にあると記載されており、SOC 2 Type IIは進行中と記載されています）。
最大の価値を得るには、思慮深い評価/ポリシー設計が必要です（チームはエージェントにとって「良い」と「危険」が何を意味するかを定義する必要があります）。
Prefactorの使い方
1) Prefactorワークスペースを作成し、CLIで接続します: ターミナルでPrefactor CLIの初期化フローを実行し、ローカル環境をPrefactorワークスペースに接続し、ランタイム全体でエージェントを自動検出します（移行や全面的な置き換えは不要です）。ソースに示されている例：`prefactor init` → CLI接続済み → ランタイムをスキャン中 → エージェント検出済み。
2) Prefactor SDK（TypeScriptまたはPython）でエージェントを計測します: Prefactorの計測機能をエージェントに追加すると、各モデル呼び出し、ツール呼び出し、および決定がPrefactorにストリーミングされるトレース/スパンになります。フレームワーク（例：LangChain、Claude、Vercel AI、OpenClaw、LiveKit）のネイティブSDK統合を使用するか、それ以外のものにはコアSDKを使用します。
3) (LangChainの例) Prefactorミドルウェアを初期化し、エージェントを識別します: TypeScriptのLangChainの場合、Prefactorをエージェント識別子で初期化し、実行が正しく属性付けされるようにします。ソースに示されている例：`import { init } from "@prefactor/langchain"; const mw = init({ agentIdentifier: "claims-processor" });` 次に、ミドルウェアをエージェントの実行パスにアタッチし、スパンがPrefactorにストリーミングされるようにします。
4) ライブ実行時の可視性（トレース、スパン、コスト、データリスク）を確認します: 計測後、エージェントを通常どおり実行し、Prefactorがライブ実行を受信していることを確認します。Prefactorは、すべてのモデル呼び出し、ツール、および決定の完全なトレースを、コストとデータリスクを付加してリアルタイムでストリーミング表示するはずです。
5) すべての実行で評価を定義し、実行します（品質、ドリフト、リスク）: 関心のある評価を設定し、Prefactorに本番実行を発生と同時にスコアリングさせます。ソースでサポートされている評価タイプには、LLM-as-judge、技術チェック（例：スキーマの有効性）、および定性的メトリクス（例：トーンと安全性）が含まれます。これらのスコアは、実際のトラフィックにおけるドリフト/リグレッションを捕捉するのに役立ちます。
6) 重要なステップ（検索、ツール呼び出し、サブエージェント）にカスタムスパンを追加します: カスタムスパンを作成して重要なステップをマークし、システム（GitHub、Linear、Jira、データベース、内部API）からの真実のコンテキストを添付します。これにより、実行が豊かになり、評価が最終出力だけでなく実際に何が起こったかに基づいて行われます。
7) 外部コンテキストをカスタムスパンに添付します（例のパターン）: カスタムスパンを使用してコンテキストを取り込み、すべての評価で利用できるようにします。ソースに示されている例：スパンを作成し（例：`pf.customSpan('enrich_review_context')`）、GitHub PRや顧客ティアなどのアーティファクトを添付し、オプションでスパンをスコアリング/注釈付けします（例：`span.score({ grounded: true })`)。
8) 最終回答だけでなく、ステップごとのスコアトレンドとレイテンシ（P95/P99を含む）を監視します: Prefactorのステップごとのスコアリングを使用して、時間の経過とともに品質がどのように変化するかを確認し、パフォーマンスと関連付けます。ソースでは、P95/P99レイテンシとともに時間の経過に伴うスコアトレンドが強調されており、特定のステップ（検索、ツール呼び出し、サブエージェント）におけるリグレッションを特定できます。
9) リスクの高いアクションに対してヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）を有効にします: 実行がリスク閾値（例：機密データ検出や重要なアクション）を超えた場合、Prefactorが実行/アクションを一時停止し、実行前に承認、変更、または拒否するために担当者にルーティングするように設定します。ソースでは、リスクの高いアクションを承認のために保留し、SDKまたはAPIを介して実行時に決定を強制し、すべての決定がログに記録されると説明されています。
10) 実行時制御を強制します（ブロック、スロットル、または承認を要求）: 評価とリスクシグナルをアクションに結びつけ、Prefactorがラインを超えた瞬間に実行/アクションをブロック、スロットル、または一時停止して即座に介入できるようにします。強制は、SDKまたはAPIを介して実行時に行われます（ダッシュボード/アラートだけでなく）。
11) 評価ゲート付きプロモーションにより、開発 → ステージング → 本番環境でエージェントをバージョン管理し、昇格させます: Prefactorのライフサイクルワークフローを採用します。エージェントをバージョン管理し（例：セマンティックバージョニング/コミット/タグ）、スキーマの適合性を追跡し、評価が合格した場合にのみ環境間でデプロイメントを昇格させます。ソースでは、開発/ステージング/本番環境をファーストクラスの環境として、評価ゲート付きプロモーション、および即時ロールバックについて説明しています。
12) ネイティブSDKまたはOpenTelemetryを介して、スタックの残りの部分と統合します: ネイティブにサポートされているエージェントフレームワークを使用していない場合は、OpenTelemetryを介してスパンを送信するか、TypeScript/PythonコアSDKで計測します。ソースでは、Prefactorがエージェントフレームワーク、コーディングツール、ワークフロープラットフォームのレイヤーとして機能し、ネイティブSDK、OpenTelemetry、およびコアSDKを介して接続されると述べています。
Prefactorのよくある質問
Prefactorは、本番環境におけるAIエージェントを評価、監視、改善するためのプラットフォームです。品質、ドリフト、リスクについて、すべてのエージェントの実行をリアルタイムでスコアリングし、これらの評価を実行時のアクション（例：危険なステップの保留、承認、ブロック）に結びつけることができます。
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