Prefactor
Prefactor는 모든 실행을 추적하고 품질/드리프트/위험에 대해 점수를 매기며 SDK/API를 통해 런타임에 작업을 적용(보류, 승인, 차단)할 수 있는 실시간 에이전트 성능 플랫폼입니다.
https://prefactor.tech/producthunt?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Jul 30, 2026
Prefactor이란?
Prefactor는 운영 AI 에이전트를 위한 관찰, 평가 및 적용 계층입니다. LLM 호출, 도구 호출, 결정, 대기 시간, 비용 및 민감한 데이터 위험을 포함하여 각 에이전트 실행을 구조화된 추적 및 스팬으로 기록하여 팀이 에이전트가 무엇을 했고 어떻게 수행했는지 정확히 확인할 수 있습니다. 대시보드에만 머무는 도구와 달리 Prefactor는 평가 결과를 런타임 제어에 연결하여 '루프를 닫도록' 구축되어 팀이 환경(개발, 스테이징, 운영) 전반에 걸쳐 확장함에 따라 에이전트를 안전하고 안정적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.
Prefactor의 주요 기능
Prefactor는 모든 AI 에이전트 실행을 구조화된 추적(LLM 호출, 도구 호출, 결정)으로 캡처하고, 품질, 드리프트 및 위험에 대해 실시간으로 점수를 매긴 다음, 이러한 평가를 런타임 제어(차단/보류/제한 또는 사람 승인으로 라우팅)로 전환하는 생산 에이전트 관찰 가능성, 평가 및 시행 플랫폼입니다. TypeScript/Python SDK, 기본 커넥터(예: LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw, LiveKit) 및 OpenTelemetry를 통해 빠르게 통합되며, 최소 권한 및 감사 가능성과 같은 보안 기본 요소를 추가하고, 버전 관리, 환경, 평가 기반 프로모션 및 롤백을 통해 에이전트 수명 주기를 지원합니다.
실시간 실행 추적 (관찰 가능성): 각 모델 호출, 도구 호출 및 결정을 포함하여 모든 에이전트 실행을 스팬/추적으로 캡처하며, 비용, 지연 시간 및 컨텍스트 메타데이터를 포함하여 팀이 프로덕션에서 정확히 무슨 일이 일어났는지 확인할 수 있습니다.
프로덕션 트래픽에 대한 지속적인 평가: 사용자가 정의한 평가(LLM-as-judge, 스키마 유효성과 같은 기술적 검사, 정성적 지표)를 사용하여 출력이 발생할 때 점수를 매겨 사용자가 알아차리기 전에 드리프트 및 회귀를 감지할 수 있습니다.
런타임 시행 및 휴먼 인 더 루프 제어: 고위험 작업이 실행되기 전에 실행을 일시 중지하거나, 승인/수정/거부를 위해 사람에게 라우팅하거나, 자동으로 차단/제한하는 방식으로 위험 신호를 조치로 전환합니다. 이는 SDK 또는 API를 통해 전체 결정 로깅과 함께 시행됩니다.
접지된 컨텍스트를 사용한 사용자 지정 스팬: 내부/외부 시스템(예: GitHub, Jira/Linear, 데이터베이스, 내부 API)의 실제 컨텍스트를 실행의 특정 단계에 첨부하여 평가가 실제로 발생한 내용을 기반으로 이루어지도록 합니다.
에이전트 수명 주기 관리 (개발 → 스테이징 → 프로덕션): 에이전트를 버전 관리하고, 스키마 준수를 추적하며, 환경을 지원하고, 즉시 롤백이 가능한 평가 기반 프로모션을 가능하게 하여 팀이 소프트웨어 스타일의 릴리스 규율로 에이전트를 출시할 수 있도록 돕습니다.
에이전트를 위한 보안 태세 (최소 권한 + 감사 가능성): 실제 액세스 권한으로 작동하는 에이전트를 위해 설계되었으며, 범위가 지정된 권한, 완전한 감사 가능한 기록, 민감한 데이터 감지 및 위험 분류, SSO와 같은 엔터프라이즈 기능(소스에 따라 SOC 2 Type II 진행 중)을 강조합니다.
Prefactor의 사용 사례
안전한 액션 게이팅을 통한 고객 지원 에이전트: 환불 또는 계정 변경을 수행할 수 있는 지원 코파일럿의 경우, Prefactor는 민감한 데이터 위험을 감지하고 실행 전에 관리자 승인을 위해 작업을 보류하여 손상될 수 있는 자동화된 결과를 방지할 수 있습니다.
금융 서비스 규정 준수 및 감사 준비: 규제 환경에서 팀은 에이전트 결정 및 도구 호출에 대한 완전한 감사 추적을 유지하고, 품질/안전성을 지속적으로 평가하며, 최소 권한 제어를 적용하여 규정 준수 및 운영 위험을 줄일 수 있습니다.
의료 및 보험 워크플로 자동화: 청구 처리 또는 임상 관리 에이전트의 경우, Prefactor는 PII 노출을 모니터링하고, 구조화된 출력(스키마)을 검증하며, 더 안전한 자동화를 지원하기 위해 고위험 단계에 대한 사람 검토를 요구할 수 있습니다.
내부 에이전트를 위한 엔터프라이즈 데이터 액세스 거버넌스: 에이전트가 내부 데이터베이스를 쿼리하거나 SAP와 같은 시스템으로 내보낼 때, Prefactor는 위험한 내보내기를 제한하거나 차단하고, 내부 시스템의 컨텍스트 스팬을 첨부하며, 이해 관계자 전반의 가시성을 중앙 집중화할 수 있습니다.
다중 에이전트 플릿을 위한 AI 플랫폼 엔지니어링: 여러 프레임워크에서 많은 에이전트를 실행하는 팀은 추적을 표준화하고, 버전/환경 간 성능을 비교하며, 실제 트래픽에서 드리프트를 감지하고, 점수가 저하될 때 빠르게 롤백할 수 있습니다.
장점
폐쇄 루프 신뢰성: 관찰 → 평가 → 실행을 결합하며, 런타임 시행(대시보드뿐만 아니라)을 포함합니다.
TypeScript/Python SDK, 기본 프레임워크 지원 및 OpenTelemetry 호환성을 통한 빠른 통합.
강력한 운영 제어: 휴먼 인 더 루프 승인, 차단/제한 및 포괄적인 감사 로깅.
단점
일부 엔터프라이즈 제어 기능은 아직 발전 중입니다(예: 로드맵에 RBAC 명시, SOC 2 Type II 진행 중으로 나열).
최대 가치를 얻으려면 신중한 평가/정책 설계가 필요합니다(팀은 에이전트에 대해 "좋음"과 "위험"이 무엇을 의미하는지 정의해야 합니다).
Prefactor 사용 방법
1) Prefactor 작업 공간을 생성하고 CLI와 연결합니다.: 터미널에서 Prefactor CLI init 흐름을 실행하여 로컬 환경을 Prefactor 작업 공간에 연결하고 런타임 전반에 걸쳐 에이전트를 자동으로 검색합니다(마이그레이션 또는 전면 교체 필요 없음). 소스에 표시된 예시: `prefactor init` → CLI 연결됨 → 런타임 스캔 중 → 에이전트 검색됨.
2) Prefactor SDK(TypeScript 또는 Python)로 에이전트를 계측합니다.: 각 모델 호출, 도구 호출 및 결정이 Prefactor로 스트리밍되는 추적/스팬이 되도록 에이전트에 Prefactor 계측을 추가합니다. 프레임워크(예: LangChain, Claude, Vercel AI, OpenClaw, LiveKit)에 대한 기본 SDK 통합 또는 다른 모든 것에 대한 핵심 SDK를 사용하십시오.
3) (LangChain 예시) Prefactor 미들웨어를 초기화하고 에이전트를 식별합니다.: TypeScript의 LangChain의 경우, 실행이 올바르게 귀속되도록 에이전트 식별자로 Prefactor를 초기화합니다. 소스에 표시된 예시: `import { init } from "@prefactor/langchain"; const mw = init({ agentIdentifier: "claims-processor" });` 그런 다음 스팬이 Prefactor로 스트리밍되도록 미들웨어를 에이전트 실행 경로에 연결합니다.
4) 실시간 런타임 가시성(추적, 스팬, 비용 및 데이터 위험)을 확인합니다.: 계측 후 에이전트를 정상적으로 실행하고 Prefactor가 실시간 실행을 수신하는지 확인합니다. Prefactor는 모든 모델 호출, 도구 및 결정에 대한 전체 추적을 실시간으로 스트리밍되는 비용 및 데이터 위험과 함께 표시해야 합니다.
5) 모든 실행에서 평가를 정의하고 실행합니다(품질, 드리프트 및 위험).: 관심 있는 평가를 구성하고 Prefactor가 발생하는 대로 운영 실행을 평가하도록 합니다. 소스에서 지원되는 평가 유형에는 LLM-as-judge, 기술 검사(예: 스키마 유효성) 및 정성적 지표(예: 어조 및 안전)가 포함됩니다. 이러한 점수는 실제 트래픽에서 드리프트/회귀를 파악하는 데 도움이 됩니다.
6) 중요한 단계에 대한 사용자 지정 스팬을 추가합니다(검색, 도구 호출, 하위 에이전트).: 중요한 단계를 표시하고 시스템(GitHub, Linear, Jira, 데이터베이스, 내부 API)에서 실제 컨텍스트를 첨부하기 위해 사용자 지정 스팬을 생성합니다. 이는 최종 출력뿐만 아니라 실제로 발생한 일에 기반하여 평가가 이루어지도록 실행을 풍부하게 합니다.
7) 사용자 지정 스팬에 외부 컨텍스트를 첨부합니다(예시 패턴).: 사용자 지정 스팬을 사용하여 컨텍스트를 가져와 모든 평가에 사용할 수 있도록 합니다. 소스에 표시된 예시: 스팬 생성(예: `pf.customSpan('enrich_review_context')`), GitHub PR 및 고객 등급과 같은 아티팩트 첨부, 그런 다음 선택적으로 스팬 점수/주석 달기(예: `span.score({ grounded: true })`).
8) 최종 답변뿐만 아니라 단계별 점수 추세 및 대기 시간(P95/P99 포함)을 모니터링합니다.: Prefactor의 스팬별/단계별 점수 매기기를 사용하여 시간 경과에 따른 품질 변화를 확인하고 성능과 연관시킵니다. 소스는 P95/P99 대기 시간과 함께 시간 경과에 따른 점수 추세를 강조하여 특정 단계(검색, 도구 호출, 하위 에이전트)의 회귀를 정확히 찾아낼 수 있도록 합니다.
9) 고위험 작업에 대해 Human-in-the-loop(HITL)를 활성화합니다.: 실행이 위험 임계값(예: 민감한 데이터 감지 또는 중요 작업)을 초과할 때 실행/작업이 일시 중지되고 실행 전에 승인, 수정 또는 거부하도록 사람에게 라우팅되도록 Prefactor를 구성합니다. 소스는 고위험 작업을 승인 보류하고 SDK 또는 API를 통해 런타임에 결정을 적용하며 모든 결정이 기록된다고 설명합니다.
10) 런타임 제어를 적용합니다(차단, 제한 또는 승인 요구).: 평가 및 위험 신호를 작업에 연결하여 Prefactor가 즉시 개입할 수 있도록 합니다. 즉, 실행/작업이 한계를 넘어서는 순간 차단, 제한 또는 일시 중지합니다. 적용은 SDK 또는 API를 통해 런타임에 수행됩니다(대시보드/경고만 아님).
11) 평가 게이트 프로모션을 통해 dev → staging → prod로 에이전트를 버전 관리하고 승격합니다.: Prefactor의 수명 주기 워크플로를 채택합니다. 에이전트를 버전 관리하고(예: semver/commit/태그), 스키마 준수를 추적하고, 평가가 통과될 때만 환경 전반에 걸쳐 배포를 승격합니다. 소스는 dev/staging/prod를 일류 환경, 평가 게이트 프로모션 및 즉시 롤백으로 설명합니다.
12) 기본 SDK 또는 OpenTelemetry를 통해 나머지 스택과 통합합니다.: 기본적으로 지원되는 에이전트 프레임워크를 사용하지 않는 경우 OpenTelemetry를 통해 스팬을 보내거나 TypeScript/Python 핵심 SDK로 계측합니다. 소스는 Prefactor가 기본 SDK, OpenTelemetry 및 핵심 SDK를 통해 연결된 에이전트 프레임워크, 코딩 도구 및 워크플로 플랫폼 위에 계층으로 작동한다고 언급합니다.
Prefactor 자주 묻는 질문
Prefactor는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 평가, 관찰 및 개선하기 위한 플랫폼입니다. 품질, 드리프트 및 위험에 대해 모든 에이전트 실행을 실시간으로 채점하며, 이러한 평가를 런타임 작업(예: 위험한 단계를 보류, 승인 또는 차단)에 연결할 수 있습니다.
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