Atla'nın diğer gözlemlenebilirlik platformlarından farkı nedir?

Langfuse ve LangSmith gibi gözlemlenebilirlik platformları izleri kaydetmeye ve izlemeye yardımcı olurken, Atla izleri ölçekte analiz ederek, dinamik başarısızlık kalıplarını otomatik olarak tespit ederek ve belirli düzeltmeler önererek daha ileri gider. Başarısızlıkların neden meydana geldiğini ve sonraki adımların neler olması gerektiğini anlamaya odaklanır.

Atla'yı kimler kullanmalı?

Atla, müşteri destek botları, araştırma asistanları, geliştirme araçları veya güvenilirliğin önemli olduğu ve başarısızlıkların maliyetli olduğu herhangi bir sistem dahil olmak üzere, yapay zeka ajanları oluşturan ve işleten ekipler için tasarlanmıştır.

Atla'yı kullanmaya başlamak ne kadar sürer?

Ekipler Atla'yı dakikalar içinde kullanmaya başlayabilir. Yığın yeniden mimarisi gerektirmeden yaygın izleme ve günlük kaydı kurulumlarıyla entegre olur. Çoğu ekip, kullanımın ilk gününde ortaya çıkan başarısızlık kalıplarını ve içgörüleri görmeye başlar.

Atla'nın merkezi nerede?

Atla'nın merkezi, 10 çalışanıyla Birleşik Krallık, Londra'dadır. 2023'te Maurice Burger ve Roman Engeler tarafından kurulmuştur.

Atla hangi çerçeveleri destekliyor?

Atla, LangChain, CrewAI ve OpenAI Agents dahil olmak üzere popüler aracı çerçevelerini destekler. Gerçek zamanlı izleme, otomatik hata algılama ve hızlı deney yetenekleri sağlar.

Atla

WebsiteFree Trial

Atla, geliştiricilerin gerçek zamanlı izleme, kalıp algılama ve hedeflenmiş çözümler aracılığıyla aracı arızalarını otomatik olarak tanımlamasına, anlamasına ve düzeltmesine yardımcı olan bir AI iyileştirme motorudur.

Web Sitesini Ziyaret Et

Bu Aracı Reklamla

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

Genel Bakış
Analitik
Video
Alternatifler

Ürün Bilgisi

Güncellendi:Sep 26, 2025

Atla Aylık Trafik Trendleri

Atla geçen ay 13.6k ziyaret aldı ve -14.8% oranında bir Hafif Düşüş gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.

Geçmiş trafiği görüntüle

Atla Nedir

2023 yılında Maurice Burger ve Roman Engeler tarafından kurulan Atla, Londra merkezli, Y Combinator destekli bir AI güvenlik startup'ıdır ve AI aracılarını daha güvenilir ve yorumlanabilir hale getirmeye odaklanmaktadır. Şirket, Creandum liderliğinde 5 milyon dolarlık tohum finansmanı sağladı ve Reddit, Cruise, Rappi ve Instacart'tan kurucular tarafından destekleniyor. Atla'nın temel misyonu, yüksek riskli uygulamalar için güvenli AI sistemleri kurmak, AI aracılarını operasyonlarında daha güvenilir ve şeffaf hale getirme konusundaki kritik zorluğa çözüm bulmaktır.

Atla Temel Özellikleri

Atla, yapay zeka sistemlerindeki hataları tespit etmeye, analiz etmeye ve düzeltmeye yardımcı olan bir yapay zeka aracı iyileştirme platformudur. Hata kalıplarını otomatik olarak algılar, adım düzeyinde hata analizi sağlar, hedeflenmiş düzeltmeler önerir ve sürümler arasında performans karşılaştırması yapılmasını sağlar. Platform, yapay zeka aracı davranışı üzerinde kapsamılı görünürlük ve kontrol sağlamak için mevcut izleme araçları ve LangChain ve CrewAI gibi popüler aracı çatılarıyla bütünleşir.

Otomatik Kalıp Algılama: Tekrarlayan hata kalıplarını belirlemek ve kritik sorunlara öncelik vermek için binlerce etkileşimdeki benzer hataları otomatik olarak kümeleyip sıralar

Ayrıntılı İz Analizi: Belirli hataları anlamak için temiz, okunabilir anlatımlar ve açıklamalarla aracı çalıştırmalarının ayrıntılı adım adım analizini sağlar

İyileştirme Önerileri: Belirlenen hata kalıplarını düzeltmek ve aracı performansını artırmak için belirli, uygulanabilir öneriler oluşturur

Sürüm Karşılaştırması: Yeni sorunlar ortaya çıkarmadan iyileştirmelerin kullanıcı deneyimini iyileştirdiğinden emin olmak için değişikliklerin yan yana karşılaştırılmasını sağlar

Atla Kullanım Alanları

Müşteri Desteği Otomasyonu: Yaygın hata kalıplarını belirleyerek ve yanıt doğruluğunu artırarak müşteri sorularını ele alan yapay zeka sohbet robotlarını izleyin ve iyileştirin

Geliştirme Araçları: Kod oluşturma veya analizinde yinelenen hataları izleyerek ve düzelterek yapay zeka destekli geliştirme asistanlarını optimize edin

Araştırma Yardımı: Yanlış bilgilendirme veya analitik hataların kalıplarını belirleyip düzelterek yapay zeka araştırma asistanlarını geliştirin

Artıları

Mevcut araçlar ve çatılarla hızlı entegrasyon

Otomatik hata kalıbı algılama, manuel inceleme süresinden tasarruf sağlar

Sadece ham veri yerine uygulanabilir içgörüler sağlar

Eksileri

Mevcut kayıt/izleme kurulumu gerektirir

Geliştirme yığınına ek karmaşıklık katabilir

Atla Nasıl Kullanılır

Kaydolun ve API anahtarı alın: Atla'nın web sitesinde bir hesap oluşturun ve API anahtarınızı kontrol panelinizden alın

Atla paketini yükleyin: Python 3.8+ uygulamaları için pip kullanarak Atla Python kitaplığını yükleyin

Ortamı ayarlayın: API anahtarınızı güvende tutmak için ATLA_API_KEY='API Anahtarınız' ile bir .env dosyasına ekleyin

Atla istemcisini başlatın: Kodunuzda bir Atla istemci örneği içe aktarın ve oluşturun: from atla import Atla; client = Atla()

Aracınızla entegre edin: Etkileşimleri, araç çağrılarını ve çıktıları izlemek için mevcut aracı kodunuza Atla izlemesini ekleyin

İzleri inceleyin: Adım düzeyinde açıklamalarla okunabilir anlatılara özetlenen aracı çalıştırmalarını incelemek için Atla kontrol panelini kullanın

Kalıpları analiz edin: Atla'nın aracı etkileşimlerinizde yinelenen arıza kalıplarını otomatik olarak kümelemesine ve tanımlamasına izin verin

Düzeltmeleri uygulayın: Atla'nın kritik hata kalıpları için önerdiği düzeltmeleri inceleyin ve aracınızda iyileştirmeler uygulayın

Değişiklikleri karşılaştırın: Değişikliklerinizin yeni sorunlar yaratmadan performansı iyileştirdiğini doğrulamak için Atla'nın karşılaştırma araçlarını kullanın

Sürekli izleyin: Yeni sorunları yakalamak ve güvenilirliği korumak için aracınızın üretimdeki performansını izlemeye devam edin

Atla SSS

Atla, 2023'te kurulan bir yapay zeka ajanı geliştirme motorudur. Ekiplerin, yinelenen başarısızlık kalıplarını ortaya çıkararak, düzeltmeler önererek ve iyileştirmeleri ölçerek, ajanlarının en kritik başarısızlıklarını otomatik olarak bulmalarına, anlamalarına ve düzeltmelerine yardımcı olur.